Apuntando al problema de planificación de rutas de un vehículo aéreo no tripulado (VANT) en un entorno complejo y desconocido, este documento propone un algoritmo de planificación de rutas cooperativo para múltiples VANT. Utilizando la información del entorno local, se llevan a cabo varias planificaciones de rutas rodantes mediante el algoritmo de Árboles Aleatorios Bidireccionales de Campo Potencial Artificial (APF B-RRT*). El algoritmo APF B-RRT* optimiza el espacio de búsqueda mediante pre-muestreo y se adapta con un paso adaptativo mientras se fusiona con el algoritmo APF para guiar el muestreo. Luego, la ruta generada se recorta y suaviza para obtener la ruta optimizada. A través de la restricción de muestreo, se pueden planificar varias rutas al mismo tiempo, garantizando que no colisionen. El control predictivo del modelo (MPC) se utiliza para realizar el control cooperativo de los VANT, es decir, los VANT llegan al destino simultáneamente a lo largo de la ruta planificada. Este algoritmo logra ciertos avances en la resolución de los problemas de velocidad de convergencia lenta, resultados inestables y rutas no suaves en la planificación de rutas de VANT. La simulación y comparación muestran que el algoritmo APF B-RRT* tiene ciertas ventajas en el rendimiento del algoritmo.