<![CDATA[Two Wheeled Self-Balancing Robot (TWSBR) merupakan sistem yang secara alami tidak stabil dan kinerjanya mudah terpengaruh oleh perubahan parameter seperti beban, tegangan baterai, dan kondisi permukaan. Pengendali PID dengan gain tetap sulit mempertahankan kinerja optimal pada seluruh kondisi tersebut. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan pengendali PID adaptif berbasis Self-Tuning Controller (STC) pada ESP32-WROOM-32, dengan model Auto-Regressive with Exogenous Input (ARX) orde dua yang diidentifikasi secara daring menggunakan Recursive Least Squares (RLS) dan gain PID dihitung melalui penempatan pole. Sudut diukur menggunakan IMU BNO055 pada periode sampling 10 ms. Sistem diverifikasi melalui simulasi MATLAB/Simulink dan pengujian prototipe pada enam skenario, yaitu keseimbangan dasar, gangguan sesaat, variasi beban, variasi tegangan, variasi permukaan, dan analisis real-time. Hasil menunjukkan mekanisme self-tuning bekerja: gain integral meningkat otomatis dari 1,50 menjadi sekitar 5,5–6,0 mengikuti estimasi RLS. Pada pengujian gangguan terukur yang identik, PID adaptif STC bertahan pada seluruh pengujian sedangkan PID fixed jatuh pada seluruh pengujian. Waktu eksekusi loop kendali maksimum 6.109 µs, jauh di bawah batas 10.000 µs, tanpa fault pada seluruh pengujian. Dengan demikian, PID adaptif STC terbukti efektif meningkatkan ketahanan TWSBR terhadap gangguan dan perubahan kondisi operasi serta dapat dijalankan secara realtime pada mikrokontroler berbiaya rendah. Kata kunci: PID Adaptif, Self-Tuning Controller, RLS, TWSBR, ESP32. ]]>
Copyrights © 2026
