Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) autónomos para misiones de exploración planetaria requieren capacidades mejoradas de planificación de misiones y toma de decisiones a bordo para acceder a todo su potencial operativo en entornos remotos (por ejemplo, la Antártida, Marte o Titán). Sin embargo, la incertidumbre introducida por el entorno y la limitación de los sensores disponibles han presentado desafíos para la planificación de tales misiones. Los Procesos de Decisión de Markov Parcialmente Observables (POMDP) se utilizan comúnmente para habilitar procesos de toma de decisiones y planificación de misiones que tienen en cuenta la incertidumbre ambiental, perceptual (extrínseca) y de actuación (intrínseca). Aquí, proponemos el marco UAV4PE, un marco de pruebas para misiones autónomas de VANT utilizando formulaciones POMDP. Este marco integra componentes modulares para simulación, emulación, guía de VANT, navegación y planificación de misiones. Se emplean herramientas de vanguardia como python, C++, ROS, PX4 y JuliaPOMDP, y utilizamos bibliotecas de ciencia de datos de python para el análisis de los resultados experimentales. El código fuente y los datos del experimento están incluidos en el marco UAV4PE. La formulación POMDP propuesta aquí fue capaz de planificar y comandar una misión de exploración planetaria basada en VANT en simulación, emulación y experimentos en el mundo real. Los experimentos evaluaron indicadores clave como la tasa de éxito de la misión, el área de superficie explorada y el número de comandos (acciones) ejecutados. También discutimos el trabajo futuro destinado a mejorar el marco UAV4PE y la formulación de planificación de misiones de VANT autónomos para la exploración planetaria.