El documento presenta un algoritmo para planificar rutas de inspección de campos agrícolas en presencia de obstáculos, diseñado para abordar tareas de agricultura de precisión. A diferencia de los métodos clásicos, que suelen limitarse a un recorrido en zigzag (Zamboni) sencillo y a la evasión básica de obstáculos basada en perímetros, el algoritmo propuesto tiene en cuenta vehículos aéreos no tripulados (UAV) heterogéneos de diferentes tipos, rangos, costos y velocidades, junto con una plataforma terrestre móvil que permite el despegue y aterrizaje de drones en múltiples puntos a lo largo de la ruta. La clave de la innovación radica en un procedimiento de optimización en dos etapas: inicialmente, se genera un conjunto aleatorio de particiones del campo en múltiples subpolígonos con proporciones de área predefinidas (considerando obstáculos internos). Posteriormente, se selecciona la partición óptima y, en base a esto, se aplica un algoritmo genético para optimizar los parámetros de vuelo, incluyendo el ángulo de vuelo, los puntos de entrada, la composición y la secuencia de lanzamientos de drones, así como la ruta de la plataforma terrestre. Este enfoque logra una cobertura más localizada de segmentos individuales del campo, con cada segmento atendido por un tipo de dron apropiado, al tiempo que permite un movimiento flexible de la plataforma terrestre, reduciendo así los vuelos innecesarios. Esto disminuye el costo de la cobertura en un 10-30% en algunos casos. La sección final discute direcciones futuras, incluyendo la incorporación de consideraciones de terreno tridimensional, factores dinámicos (como condiciones climáticas cambiantes y paradas de drones debido a problemas técnicos) y la evitación automática de colisiones en segmentos de ruta que se cruzan.