Las flotas de vehículos aéreos micro (MAV) han ganado un reconocimiento esencial en los esquemas de decisión para la agricultura de precisión, la gestión de desastres y otras misiones de cobertura. Sin embargo, enfrentan algunos desafíos para su despliegue masivo. Uno de ellos es la gestión de recursos en espacios de trabajo restringidos. Este documento propone un plan para equilibrar los recursos al considerar el uso práctico de los MAV y el espacio de trabajo en las tareas diarias. El plan de misión de cobertura se basa en cinco etapas: abstracción del mundo, partición del área, asignación de roles, generación de tareas y asignación de tareas. Las tareas se asignan de acuerdo con los roles de los agentes, Maestro, Coordinador u Operador (MCO), que describen su autonomía de vuelo, conectividad y habilidad de decisión. Estos roles están relacionados con la partición basada en la teselación de Voronoi, pero extendida a polígonos heterogéneos. Las ventajas del Plan MCO fueron evidentes en comparación con la descomposición Boustrophedon convencional y el agrupamiento por K-means. El plan MCO logró una magnitud equilibrada y una tendencia de heterogeneidad entre ambos métodos, involucrando MAV con pocos o recursos intermedios. La eficiencia resultante se probó en la plataforma GAMA, con un ahorro de energía entre el 2% y el 10% al final de la misión. Además, el plan MCO mejoró los tiempos de misión mientras que la conectividad se mantuvo de manera efectiva, aún más si el algoritmo Firefly generó caminos de cobertura.