Este documento presenta un algoritmo de planificación de rutas adaptativo para UAV, A*-APF, que combina el algoritmo A* con el método de campo potencial artificial (APF) para superar desafíos como rutas largas, falta de suavidad y óptimos locales en algoritmos de planificación de rutas tradicionales dentro de entornos complejos. El algoritmo A*-APF utiliza las capacidades de búsqueda heurística global del A* e integra un mecanismo adaptativo dinámico para los coeficientes gravitacionales y repulsivos basado en la distancia al objetivo, la densidad de obstáculos y la curvatura de la ruta. Este mecanismo permite ajustes en tiempo real de los parámetros del campo potencial, mejorando tanto la optimalidad global como la suavidad local de la ruta. Los resultados de simulación demuestran que el algoritmo A*-APF supera a los algoritmos A*, RRT, PRM y GWO en términos de longitud de ruta, suavidad, eficiencia computacional y estabilidad. Específicamente, reduce la longitud promedio de la ruta en un 15-25%, mejora la suavidad en un 30-45% y disminuye el tiempo de computación en casi un 90%. Experimentos físicos confirman que el algoritmo logra la ruta más corta, una óptima evasión de obstáculos y una estabilidad superior en entornos del mundo real, destacando su capacidad de optimización global, rendimiento en tiempo real y potencial para aplicaciones de ingeniería en entornos dinámicos complejos. Estos resultados enfatizan la capacidad del algoritmo para mejorar la estabilidad del UAV durante la ejecución de tareas.