La evitación de colisiones y la planificación de rutas son esenciales para garantizar operaciones seguras y eficientes de UAV, particularmente en aplicaciones como la entrega de drones y la Movilidad Aérea Avanzada (AAM). Este estudio presenta un algoritmo mejorado para la planificación de rutas tridimensionales en entornos ricos en obstáculos, como áreas urbanas e industriales. El enfoque propuesto integra el algoritmo de búsqueda A* con una función heurística personalizada que incorpora la densidad de obstáculos local. Esta modificación no solo guía la búsqueda hacia rutas más eficientes, sino que también minimiza las variaciones de altitud y desvía el UAV de regiones de alta densidad de obstáculos. Para lograr esto, se adaptó el algoritmo A* para que proporcionara información sobre la densidad de obstáculos en cada nodo de la ruta, lo que permite un proceso de refinamiento posterior. El refinamiento de la ruta aplica un algoritmo de truncamiento que considera tanto los ángulos de la ruta como la densidad de obstáculos, y los puntos de control refinados sirven como puntos de control para la interpolación de B-Splines Racionales No Uniformes (NURBS). Este proceso asegura trayectorias suaves y dinámicamente factibles. Se realizaron simulaciones numéricas utilizando un modelo de cuadricóptero con controladores PID integrados en entornos con diferentes densidades de obstáculos. Los resultados demuestran la capacidad del algoritmo para equilibrar efectivamente la eficiencia y la viabilidad de la ruta. En comparación con métodos tradicionales, el enfoque propuesto exhibe un rendimiento superior en entornos de alta densidad de obstáculos, validando su efectividad y aplicabilidad práctica.