Los vehículos aéreos micro (MAVs) son una excelente plataforma para la exploración autónoma. La mayoría de los MAVs dependen principalmente de cámaras para construir un mapa del entorno 3D. Por lo tanto, los MAVs basados en visión requieren un algoritmo de exploración eficiente para seleccionar puntos de vista que proporcionen mediciones informativas. En este artículo, proponemos un enfoque de exploración que selecciona en tiempo real el siguiente mejor punto de vista que maximiza la ganancia de información esperada de nuevas mediciones. Además, tenemos en cuenta el costo de alcanzar un nuevo punto de vista en términos de distancia y previsibilidad de la trayectoria de vuelo para un observador humano. Finalmente, nuestro enfoque selecciona un camino que reduce el riesgo de accidentes cuando la vida útil esperada de la batería llega a su fin, mientras sigue maximizando la ganancia de información en el proceso. Implementamos y probamos exhaustivamente nuestro enfoque y los experimentos muestran que ofrece un rendimiento mejorado en comparación con otros algoritmos de vanguardia en términos de precisión de la reconstrucción, tiempo de ejecución y suavidad del camino.