Analisi della precisione di posizionamento del drone Ryze Tello mediante calibrazione della fotocamera

Abstract

Nella presente tesi viene affrontata una valutazione della precisione di posizionamento di un drone Ryze Tello utilizzando la fotocamera di bordo opportunamente calibrata. Dopo una breve introduzione teorica al mondo dell’aeronautica automatica, si passa alla descrizione più approfondita del lavoro effettuato in laboratorio tramite l’ambiente di sviluppo Matlab, attraverso il quale è stato possibile sia programmare il drone sia calibrarne la fotocamera. Durante il volo lungo diverse traiettorie preimpostate, il drone ha scattato cento fotografie ad una scacchiera fissa. A partire dalle suddette fotografie, è stato possibile rilevare, tramite diversi tools di Matlab, la posizione del drone al momento dello scatto, e confrontare quest’ultima con la posizione ideale che avrebbe dovuto raggiungere. Come risultato si ottengono grafici tridimensionali che mettono in evidenza le pose del drone rispetto alla scacchiera e le pose reali rispetto a quella ideale. In aggiunta, si ottiene una stima dell’errore di posizionamento e, di conseguenza, della precisione del drone nelle direzioni x, y e z; sulla base dei risultati ottenuti, viene infine sviluppata una possibile soluzione finalizzata al miglioramento della sua accuratezza.

This thesis presents an evaluation of the positioning accuracy of a Ryze Tello drone through camera calibration. Following a brief theoretical introduction to the field of autonomous aeronautics, the study focuses on the laboratory activities, carried out using the Matlab development environment, which enabled both drone programming and camera calibration. The experimental procedure involved flying the drone along several predefined trajectories while capturing one hundred images of a fixed chessboard, positioned at either one or two meters above the ground, depending on the scenario. These images were then processed with Matlab tools to estimate the drone’s position at the time of capture and compare it with the ideal position that should have been reached. The analysis produced two three-dimensional plots: the first illustrates the drone’s poses with respect to the chessboard, while the second compares the actual poses with the ideal ones. Furthermore, the positioning error was quantified, providing an assessment of the drone’s accuracy along the x, y, and z axes. Based on these findings, a potential solution aimed at improving the drone’s positioning accuracy is proposed.