Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) enfrentan desafíos significativos en la planificación de rutas globales dentro de terrenos complejos, ya que los algoritmos tradicionales (por ejemplo, A*, PSO, APF) luchan por equilibrar la eficiencia computacional, la optimalidad de la ruta y la seguridad. Este estudio propone un algoritmo de fusión Voronoi-A*, que combina la generación rápida de trayectorias basada en vértices de Voronoi con la expansión suplementaria de A* para mejorar el rendimiento. Primero, una estrategia de estratificación adaptativa de DEM divide el terreno en planos horizontales según la densidad de obstáculos, reduciendo la complejidad computacional mientras se preserva la flexibilidad 3D. Los vértices de Voronoi dentro de cada capa sirven como una red de puntos de paso dispersa, con una heurística codiciosa que prioriza los vértices que garantizan márgenes de seguridad, coherencia direccional y proximidad al objetivo. Para los segmentos no resueltos, A* realiza búsquedas localizadas para asegurar una conectividad completa. Finalmente, una búsqueda de interpolación de segmentos de línea optimiza aún más la ruta para minimizar tanto la longitud como las maniobras de giro. Las simulaciones en entornos montañosos demuestran un rendimiento superior en comparación con los métodos tradicionales en términos de tasas de éxito en la planificación de rutas, optimalidad de la ruta y computación. Nuestro marco sobresale en escenarios en tiempo real, como el rescate en desastres y la logística, aunque asume entornos estáticos y tradea una ligera elongación de la ruta por robustez. La investigación futura debería integrar la evitación de obstáculos dinámicos y el análisis del impacto del clima para mejorar la adaptabilidad en condiciones del mundo real.