Para navegar de manera segura en entornos dinámicos, los UAV requieren una percepción precisa y en tiempo real a bordo, que depende de la compensación del movimiento propio para separar el movimiento inducido por sí mismo de las dinámicas externas y permitir una detección confiable de obstáculos. Las técnicas tradicionales de compensación del movimiento propio se basan principalmente en procesos de optimización y pueden ser computacionalmente costosas para aplicaciones en tiempo real o carecer de la precisión necesaria para manejar tanto movimientos rotacionales como translacionales, lo que lleva a problemas como la identificación errónea de elementos estáticos como obstáculos dinámicos y la generación de falsos positivos. En este artículo, proponemos un enfoque novedoso que integra una tubería de percepción basada en cámaras de eventos con un algoritmo de compensación del movimiento propio para compensar con precisión tanto el movimiento rotacional como el translacional del UAV. Se construye una función de deformación mejorada, integrando datos de IMU y profundidad, para compensar el movimiento de la cámara basado en datos de IMU en tiempo real para eliminar el movimiento propio del flujo de eventos asincrónicos, mejorando la precisión de detección al reducir falsos positivos y detecciones perdidas. En el flujo de eventos compensado, se detectan obstáculos dinámicos aplicando un umbral adaptativo consciente del movimiento a la imagen de marca de tiempo media normalizada, con el umbral derivado de la media espacial de la imagen y la desviación estándar y ajustado por las velocidades angulares y lineales del UAV. Además, en conjunto con un Campo Potencial Artificial (APF) 3D para la evitación de obstáculos, el enfoque propuesto genera caminos suaves y libres de colisiones, abordando problemas de mínimos locales a través de un componente de fuerza rotacional para garantizar una navegación eficiente del UAV en entornos dinámicos. La efectividad del enfoque propuesto se valida a través de simulaciones, y se demuestra su aplicación para la navegación, seguridad y eficiencia del UAV en entornos como almacenes, donde la respuesta en tiempo real y la evitación precisa de obstáculos son esenciales.