Completar rápidamente la exploración y construcción de entornos desconocidos es una tarea importante de un grupo de UAV. Sin embargo, la formulación de una estrategia de exploración autónoma en línea basada en un mapa de detección en tiempo real sigue siendo un problema que necesita ser discutido y optimizado. En este artículo, proponemos un marco de exploración de entornos desconocidos distribuido para un grupo de UAV que considera de manera integral la ganancia del camino y del estado terminal, que se denomina método de Camino y Terminal Siguiente Mejor Distribuido (DNBPT). Este método calcula la ganancia al calcular de manera integral la nueva cuadrícula de exploración traída por el camino de exploración y la guía del estado terminal hacia el área no explorada para guiar la próxima decisión del UAV. Proponemos un método de muestreo selectivo multistep adecuado y un algoritmo mejorado de Optimización por Enjambre de Partículas Binarias Discretas para la optimización del camino. Los resultados de la simulación muestran que el DNBPT puede realizar una exploración rápida bajo condiciones de alta cobertura en múltiples escenarios.