La planificación de rutas para múltiples agentes ha sido estudiada extensamente por las comunidades de robótica e inteligencia artificial. El algoritmo clásico, búsqueda basada en conflictos (CBS), se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones del mundo real debido a su capacidad para resolver rutas libres de conflictos a gran escala. Sin embargo, el CBS clásico asume una planificación en un espacio-tiempo discreto y pasa por alto las restricciones físicas en escenarios reales, lo que lo hace inapropiado para su aplicación directa en enjambres de vehículos aéreos no tripulados (UAV). Inspirados en la planificación descentralizada y las ideas de resolución de conflictos centralizada del CBS, proponemos, por primera vez, un planificador de movimiento óptimo y eficiente para enjambres de UAV que integra una red de estados con el CBS sin ninguna suposición subyacente, llamado SL-CBS. SL-CBS es un algoritmo de búsqueda de dos capas: (1) La búsqueda de bajo nivel utiliza una red de estados mejorada. Diseñamos primitivas de movimiento de parada de emergencia para garantizar la dinámica completa de los UAV y manejar las restricciones espaciotemporales de los conflictos de alto nivel. (2) El algoritmo de alto nivel define tipos de conflictos comprensivos y propone un método de detección de conflictos de primitivas de movimiento con complejidad temporal lineal basado en la teoría de Sturm. Además, nuestra técnica modificada de detección de independencia (ID) se aplica para permitir el procesamiento paralelo de conflictos. Validamos las capacidades de planificación de SL-CBS en escenarios clásicos y comparamos estos con los últimos algoritmos de vanguardia (SOTA), mostrando grandes mejoras en la tasa de éxito, el tiempo de computación y el tiempo de vuelo. Finalmente, realizamos pruebas a gran escala para analizar los límites de rendimiento de SL-CBS+ID.