La planificación de rutas de UAV en terrenos 3D complejos enfrenta los dobles desafíos de la eficiencia computacional y la evitación confiable de obstáculos. Para abordar estos problemas, este documento propone una estrategia de Caché Escasa de Puntos Clave (KSC) y un marco jerárquico KSC-PPO (Optimización de Políticas Proximales) para entornos montañosos con terrenos estáticos y obstáculos dinámicos. La estrategia KSC reduce la complejidad de búsqueda a través de la extracción de puntos clave escasos basada en cortes ortogonales y la reutilización de caché de rutas, mejorando así la eficiencia de la planificación de rutas global. Sobre esta base, la evitación local de obstáculos basada en PPO se activa solo cuando se superan los umbrales de seguridad, mientras que la ruta restante se replantea globalmente después de la eliminación de amenazas, lo que confina el cálculo de evitación a un ámbito local mientras se preserva la calidad de la ruta global. Los experimentos en entornos montañosos estáticos muestran que KSC requiere significativamente menos tiempo de computación que RRT* y RRT* Informado, manteniendo una eficiencia de ruta competitiva, y también supera a cuatro algoritmos de optimización bioinspirados en terrenos de creciente complejidad. Los experimentos de validación de navegación híbrida muestran además que KSC-PPO logra un alto éxito en la misión, bajas tasas de colisión y bajo costo de evitación en entornos montañosos dinámicos. Los experimentos demuestran que KSC-PPO descompone el espacio de búsqueda global exponencial en subproblemas lineales controlables, mejorando significativamente la eficiencia mientras se asegura la calidad de la ruta, proporcionando una solución efectiva para la navegación de UAV en terrenos complejos.