La planificación de trayectorias totalmente autónoma para múltiples vehículos aéreos no tripulados (VANT) es significativa para construir la próxima generación de la industria logística sin control humano. Este documento presenta un método para permitir que múltiples VANT vuelen en la misma trayectoria sin colisiones. Beneficia a varias aplicaciones, como ciudades inteligentes y transferencia de bienes, durante la pandemia de COVID-19. Se despliegan diferentes tipos de estimación de estado no lineal para probar la estimación de posición de los drones tratando la información de AirSim como datos dinámicos fuera de línea. Los datos del sensor del sistema de posicionamiento global obtenidos y los datos del sensor magnetómetro se determinan como el modelo de medición. El experimento en la simulación se divide en (1) el estado de localización, (2) el estado de encuentro, en el que se presenta la estrategia de encuentro propuesta utilizando la relación entre velocidad y desplazamiento a través del área de configuración, y (3) el estado de misión completa, que combina tanto los estados de localización como de encuentro. Los resultados del estado de localización muestran el mejor RMSE en el caso de GPS completo disponible de 0.21477 m y 0.25842 m en el caso de una interrupción de GPS durante un período de tiempo al implementar el filtro de Kalman en conjunto. De manera similar, el filtro de Kalman en conjunto funciona bien con un RMSE de 0.5112414 m en el estado de encuentro y demuestra un rendimiento excepcional en el estado de misión completa. Además, el experimento se implementa en una situación del mundo real con algunos kits básicos de drones como prueba de que la estrategia de encuentro propuesta puede operar realmente.