Approccio integrato per la localizzazione di droni: Closest Point to Multiple Lines ed Extended Kalman Filter

Abstract

La tesi presenta lo sviluppo di un sistema per la localizzazione tridimensionale di droni basato su tecnologia Bluetooth 5.1 Angle of Arrival (AoA). La posizione del tag montato sul drone viene stimata a partire dagli angoli misurati da quattro antenne u-blox ANT-B10, disposte ai vertici di una piattaforma, tramite il metodo geometrico Closest Point to Multiple Lines (CPML). Per migliorare la stabilità e ridurre il rumore delle misure, la stima geometrica è stata integrata in un filtro di Kalman lineare a velocità costante (Geo+EKF) con matrici di covarianza adattive, in grado di pesare l’affidabilità delle osservazioni in base alla geometria istantanea. I test su traiettorie sintetiche mostrano un errore medio inferiore al decimetro, con un miglioramento significativo rispetto al solo metodo geometrico. È inoltre stato realizzato un collegamento hardware personalizzato basato su ESP32 e Wi-Fi, che consente la trasmissione wireless dei dati AoA, rendendo il sistema modulare e facilmente scalabile per future applicazioni in scenari di atterraggio autonomo e protezione civile.

The thesis presents the development of a three-dimensional drone localization system based on Bluetooth 5.1 Angle of Arrival (AoA) technology. The position of the tag mounted on the drone is estimated from the angles measured by four u-blox ANT-B10 antennas, placed at the corners of a platform, using the geometric method known as Closest Point to Multiple Lines (CPML). To improve stability and reduce measurement noise, the geometric estimate was integrated into a constant-velocity linear Kalman filter (Geo+EKF) with adaptive covariance matrices capable of weighting the reliability of the observations according to the instantaneous geometry. Tests on synthetic trajectories show a mean error below one decimeter, with a significant improvement compared to the standalone geometric method. A customized hardware link based on ESP32 and Wi-Fi has also been developed, enabling wireless transmission of AoA data and making the system modular and easily scalable for future applications in autonomous landing and civil protection scenarios.