Este estudio considera el problema de controlar vehículos aéreos no tripulados (VANT) múltiples para rastrear de manera consistente un objetivo terrestre no cooperativo con movimiento incierto en un entorno hostil con obstáculos. Se formula un problema de adquisición activa de información (AIA) para minimizar la incertidumbre de la tarea de seguimiento del objetivo. El movimiento incierto del objetivo se representa como un proceso de Wiener. Primero, optimizamos la configuración del enjambre de VANT considerando la evitación de colisiones, el campo de visión horizontal (HFOV) y el radio de comunicación para calcular las trayectorias de referencia de los VANT. A continuación, se introduce un nuevo algoritmo llamado Controlador Cuadrático Gaussiano Iterativo Constrenido (CILQG) para rastrear la trayectoria de referencia. El estado del objetivo con incertidumbre y el estado del VANT se describen como creencias. El algoritmo CILQG utiliza la Transformación Sin Puntos para propagar la creencia sobre los movimientos de los VANT, al mismo tiempo que tiene en cuenta el impacto de los errores de navegación en el proceso de seguimiento del objetivo. El error de estimación de la posición del objetivo del método propuesto es inferior a 4 m, y el error de seguimiento de las trayectorias de referencia es inferior a 3 m. El error de estimación se mantiene sin cambios incluso en presencia de obstáculos. Por lo tanto, este enfoque maneja eficazmente las incertidumbres involucradas y asegura un seguimiento preciso del objetivo.