Este documento propone un algoritmo de árbol aleatorio basado en una estrategia codiciosa orientada a campos potenciales para la planificación de rutas de vehículos aéreos no tripulados (UAV). El PF-RRT descarta el defecto de los algoritmos tradicionales de campo potencial artificial (APF) que son propensos a caer en errores locales, e introduce campos potenciales como una ayuda al proceso de expansión de árboles aleatorios. Activa razonablemente una estrategia codiciosa basada en el principio de optimización del gradiente descendente de la fuerza del campo, acelerando el proceso de expansión del árbol aleatorio hacia una mejor región y reduciendo el tiempo de búsqueda de la ruta. En comparación con otros algoritmos de optimización que mejoran el método de muestreo para reducir el tiempo de búsqueda del árbol aleatorio, el PF-RRT aprovecha al máximo el campo potencial sin limitar la arbitrariedad de la expansión del árbol aleatorio. En segundo lugar, el proceso de construcción de la ruta se basa en el principio de la desigualdad triangular para el nodo raíz del nuevo nodo para mejorar la calidad de la ruta en una iteración. Los experimentos de simulación de comparación de algoritmos muestran que el algoritmo tiene las ventajas de adquirir rápidamente soluciones de ruta inicial de alta calidad y una rápida convergencia óptima en el proceso de búsqueda de rutas. En comparación con el algoritmo original, obtener la solución inicial utilizando PF-RRT puede reducir la pérdida de tiempo entre un 20% y un 70% y mejorar la calidad de la ruta en aproximadamente un 25%. Además, la viabilidad del PF-RRT para la planificación de rutas de UAV se demuestra mediante experimentos de prueba de vuelo reales al final del experimento.