En entornos conocidos, los vehículos planifican rutas hacia el objetivo y toman precauciones para minimizar riesgos. Debido a dinámicas limitadas, radios de giro restringidos y condiciones iniciales desfavorables, pueden estar momentáneamente expuestos a amenazas. En este estudio, proponemos una optimización en tiempo real de múltiples objetivos basada en rutas de Dubins para múltiples vehículos. Sincronizan la llegada al objetivo cambiando razonablemente las velocidades y seleccionando rutas de longitudes similares. Cuanto más cerca estén las amenazas de los robots y del objetivo, más opciones de ruta están disponibles. El riesgo se reduce en la planificación de rutas minimizando la duración de la exposición a las amenazas. Los vehículos encuentran un equilibrio entre la exposición a amenazas y el tiempo de viaje hacia los objetivos. Utilizamos un enfoque basado en probabilidades para reducir la carga computacional y seleccionar rutas satisfactorias de modo que los vehículos sincronicen la llegada al objetivo razonablemente lejos de las amenazas. Las actuaciones de los métodos propuestos se verifican en varios ejemplos de simulación.