El vuelo a baja altitud en terrenos montañosos es una tarea de vuelo difícil aplicada tanto en campos militares como civiles. El helicóptero debe mantener una baja altitud para realizar operaciones de búsqueda y rescate, reconocimiento, penetración y ataque. Esto implica una percepción del entorno compleja, toma de decisiones en múltiples niveles y control de vuelo multiobjetivo; por lo tanto, el vuelo se lleva a cabo principalmente por pilotos humanos. En este trabajo, se implementa un marco de control para realizar vuelos autónomos en operaciones de helicópteros no tripulados en un entorno montañoso desconocido. La identificación de objetivos y amenazas se introduce utilizando una red neuronal profunda. Se adopta un método de histograma de campo vectorial 3D para la evasión del terreno local basado en sensores Lidar aéreos. En particular, proponemos un método intuitivo de visualización directa para juzgar y cambiar las visibilidades del helicóptero. Sobre esta base, se construye una máquina de estados finitos para la toma de decisiones del vuelo autónomo. Se establece un entorno de simulación altamente realista para verificar el marco de control propuesto. Los resultados de la simulación demuestran que el helicóptero puede completar de manera autónoma misiones de vuelo que incluyen un acercamiento rápido, evasión de amenazas, ocultamiento y operaciones de vuelo en circuitos similares a las de los pilotos humanos. El marco de control propuesto proporciona una solución efectiva para tareas de vuelo complejas y amplía las tecnologías de control de vuelo para operaciones de helicópteros no tripulados de alto nivel.