El vuelo a alta velocidad cerca del suelo presenta desafíos críticos para UAVs de gran inercia que transportan cargas útiles, incluidos obstáculos complejos y entornos sin comunicación. A diferencia de los drones pequeños y ágiles, estas plataformas requieren tanto una planificación de ruta rápida como una estricta adherencia a las restricciones de seguimiento de trayectoria para evitar obstáculos de manera segura. Este documento propone un marco de navegación autónoma en dos etapas adaptado para UAVs de gran inercia. El marco integra: (1) un modelo LiDAR mejorado con ruido óptico físico para una mejor fidelidad de simulación; (2) un método de construcción de mapas dual ESDF + OctoMap que soporta búsqueda global y optimización local; y (3) un planificador global BIT* combinado con un optimizador local B-spline que incorpora restricciones de dinámica, suavidad y precisión de seguimiento para garantizar la viabilidad y rastreabilidad de la ruta. Los resultados de la simulación demuestran un tiempo de planificación promedio de 0.86 ms, superando a NAVIGATION, Informed RRT*, MPC Planner y ESDF Optimization en un 29.6-52.0%, con una tasa de éxito del 100% en la evitación de obstáculos y un RMSE de seguimiento de trayectoria de 0.28 m en una distancia de vuelo de 350 m, junto con una fuerte robustez a parámetros y ruido. Las pruebas de vuelo reales en un UAV quadrotor de 9.4 kg confirman la efectividad del algoritmo en la construcción de mapas, planificación de rutas y evitación de obstáculos en entornos con 15 obstáculos, manteniendo una sobrecarga computacional adecuada para el despliegue a bordo. Estos resultados establecen el marco propuesto como una solución efectiva para la navegación autónoma a alta velocidad de UAVs de gran inercia en entornos complejos cerca del suelo.