Esta investigación presenta una estrategia de cooperación para un grupo heterogéneo de robots que comprende dos Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) y un Vehículo Terrestre No Tripulado (VTNT) para realizar tareas en escenarios dinámicos. Este documento define roles específicos para los VANT y el VTNT dentro del marco para abordar desafíos como terrenos parcialmente conocidos y obstáculos dinámicos. Los VANT se centran en inspecciones aéreas y mapeo, mientras que el VTNT realiza inspecciones a nivel del suelo. Además, los VANT pueden regresar y aterrizar en la base del VTNT en caso de un bajo nivel de batería, para realizar un intercambio rápido y no interrumpir el proceso de inspección. Esta investigación enfatiza principalmente el desarrollo de un algoritmo robusto de Planificación de Rutas de Cobertura (PRC) que se adapta dinámicamente para evitar colisiones y garantizar una cobertura eficiente. Se seleccionó el algoritmo Wavefront para la PRC offline bidimensional. Todos los robots deben seguir un camino predefinido generado por la PRC offline. El estudio también integra tecnologías avanzadas como Redes Neuronales (RN) y Aprendizaje por Refuerzo Profundo (ARP) para la planificación de rutas adaptativa para ambos robots, con el fin de permitir respuestas en tiempo real a obstáculos dinámicos. Se realizaron simulaciones extensas utilizando un Sistema Operativo de Robots (ROS) y plataformas Gazebo para validar el enfoque considerando situaciones específicas del mundo real, es decir, una subestación eléctrica, con el fin de demostrar su funcionalidad para abordar desafíos en entornos dinámicos y avanzar en el campo de los robots autónomos.