En este artículo demostramos que la aceleración y desaceleración de drones que cambian de dirección en puntos de referencia tienen una influencia significativa en la planificación de rutas, lo cual es importante considerar para aplicaciones críticas en tiempo, como la búsqueda y rescate apoyada por drones. Presentamos un nuevo enfoque de planificación de rutas que tiene en cuenta la aceleración y desaceleración. Sigue una estrategia de ascenso de gradiente local que minimiza localmente los giros mientras maximiza la acumulación de probabilidad de búsqueda. Nuestro enfoque supera a los algoritmos clásicos de planificación de rutas basados en cobertura, como la búsqueda en espiral y en cuadrícula, así como a los métodos de campo potencial que consideran distribuciones de probabilidad de búsqueda. Aplicamos este método en el contexto de drones autónomos de búsqueda y rescate y en combinación con una nueva técnica de imagen de apertura sintética, llamada Seccionamiento Óptico Aéreo (AOS), que elimina la oclusión de la vegetación y el bosque en tiempo real.