Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) asistidos por redes y comunicaciones se utilizan cada vez más en diferentes aplicaciones, especialmente en la recolección de datos de sistemas distribuidos de Internet de las Cosas (IoT); sus ventajas incluyen una gran flexibilidad y escalabilidad. Sin embargo, debido a la muy limitada capacidad de batería del VANT, la eficiencia energética del VANT se ha convertido en un cuello de botella para un tiempo de trabajo más prolongado y una mayor cobertura de área. Por lo tanto, es fundamental optimizar la trayectoria y la velocidad del VANT con un menor consumo de energía, garantizando al mismo tiempo la recolección de datos bajo las cargas de trabajo y los requisitos de tiempo. En este artículo, como hallazgo clave, al analizar las relaciones velocidad-potencia y velocidad-energía de los VANT, encontramos que deberían existir diferentes estrategias de selección de velocidad en diferentes escenarios (es decir, tiempo fijo o distancia fija), lo que puede llevar a una eficiencia energética mucho mejorada. Además, proponemos CirCo, un algoritmo novedoso que optimiza conjuntamente la trayectoria y la velocidad del VANT para minimizar el consumo de energía. CirCo se basa en un método de proyección original, convirtiendo un problema 3D (ubicaciones de GN y rangos de transmisión en el plano 2D, más los requisitos mínimos de tiempo de transmisión en las dimensiones temporales) en un problema 2D, lo que podría ayudar a encontrar directamente la ventana de cruce factible del VANT, lo que reduce enormemente la complejidad de la optimización. Además, CirCo puede clasificar las condiciones proyectadas para calcular la trayectoria óptima y el horario de velocidad bajo cada categoría, de modo que el consumo de energía de cada situación pueda ser regulado finamente. Los experimentos demuestran que CirCo puede ahorrar hasta un 54.3% del consumo de energía y un 62.9% del tiempo de vuelo en comparación con enfoques existentes.