Este documento propone un método de construcción de trayectorias de vuelo basado en clústeres para sistemas de polinización de peras asistidos por drones en entornos de huertos. El enfoque utiliza sensores RGB-D (Rojo-Verde-Azul-Profundidad) a través de un dron de observación equipado con cámaras RGB y de profundidad para detectar flores de pera en flor. La detección de flores se realiza utilizando un algoritmo de detección de objetos basado en YOLO (You Only Look Once), y las posiciones tridimensionales de las flores se estiman integrando la información de profundidad con los datos de posición y orientación del dron en el sistema de coordenadas este-norte-arriba. Para mejorar la eficiencia de la polinización, el método aplica el algoritmo OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) para agrupar las flores detectadas en función de la proximidad espacial que corresponde a distribuciones a nivel de rama. Los centroides de los clústeres luego construyen una trayectoria de vuelo libre de colisiones, con vectores de desplazamiento que garantizan una navegación segura y una orientación adecuada de la boquilla para una pulverización efectiva del polen. Los experimentos de campo realizados utilizando control de vuelo basado en RTK-GNSS confirmaron la precisión y estabilidad de las trayectorias de vuelo generadas. El dron se mantuvo en posición frente a cada clúster de flores y realizó una pulverización uniforme a lo largo de la trayectoria planificada. El método logró una tasa de cuajado de frutos del 62.1%, superando la polinización natural del 53.6% y comparado con el 61.9% de la polinización manual. Estos resultados demuestran la efectividad y viabilidad del método para su implementación en el mundo real en huertos de peras.