La planificación de movimiento de quadrotor en entornos desordenados presenta desafíos significativos para lograr tanto eficiencia computacional como suavidad en la trayectoria, particularmente en aplicaciones de economía de baja altitud y sistemas de energía inteligente donde los vehículos aéreos autónomos realizan inspecciones de infraestructura y monitoreo de líneas eléctricas. Muchos métodos existentes dependen de algoritmos basados en muestreo que sufren de largos tiempos de computación y caminos subóptimos, o emplean representaciones de trayectoria que producen discontinuidades de derivadas de alto orden inadecuadas para un vuelo ágil. En este trabajo, proponemos un marco de planificación de movimiento jerárquico eficiente que integra una búsqueda de caminos basada en JPS-Bresenham con la construcción de corredores de vuelo seguros y optimización de curvas de Bézier. Nuestro enfoque aborda la generación de trayectorias a través de un proceso de dos etapas: una búsqueda de caminos en la parte frontal que identifica de manera eficiente caminos libres de colisiones con puntos de referencia reducidos, seguida de una optimización en la parte posterior que aprovecha corredores seguros convexos con regiones superpuestas para expandir el espacio de soluciones. A través de experimentos de referencia exhaustivos en seis escenarios de mapas diferentes, demostramos que nuestro método supera a RRT* y PRM tanto en calidad de camino como en eficiencia computacional. Experimentos de Monte Carlo en diferentes tamaños de mapas y densidades de obstáculos confirman ventajas de robustez y escalabilidad. Estudios comparativos con planificadores de última generación demuestran tasas de éxito superiores y eficiencia de costos mientras se mantiene una estricta viabilidad kinodinámica. La optimización basada en Bézier reduce el integral de snap en hasta un 55% en comparación con enfoques polinómicos ordinarios, demostrando su superioridad para la planificación rápida de trayectorias de quadrotor en entornos complejos.