Se ha desarrollado un método híbrido de planificación de rutas en tiempo real que emplea métodos de seguimiento de trayectorias de UAV dirigidos por datos. Su objetivo es gestionar de manera autónoma la operación distribuida de múltiples UAV en entornos en constante cambio. Los métodos de seguimiento de objetivos incluyen un modelo de mezcla gaussiana, una red de memoria a largo y corto plazo, y filtros de Kalman extendidos con modelos de movimiento preespecificados. Se asume una comunicación en tiempo real entre vehículos a través de un sistema basado en la nube, lo que permite redes locales virtuales y dinámicas para facilitar la alta demanda de vehículos en el espacio aéreo. El método genera rutas óptimas al emplear de manera adaptativa el algoritmo dinámico y el método de campo potencial artificial, con suavizado de trayectoria de mínimo salto para mejorar la capacidad de seguimiento de la ruta durante vuelos reales. Para la validación, se realizan pruebas de software en el bucle en un entorno dinámico compuesto por múltiples cuadricópteros. Los resultados demuestran la capacidad del marco para generar rutas de vuelo en tiempo real y sin colisiones a bajo costo computacional.