본 논문은 미지의 환경에서 다수의 무인항공기(UAV) 집단에 대한 동적 경로(궤적) 계획 문제를 다룬다. 기존 방법들은 종종 과도한 계산 부담을 수반하여 이론적 접근과 실제 군집 배치 간의 간극을 초래한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문은 분산 협력 계획 시스템(DCPS)을 제안한다. 이 시스템은 궤적 계획 수준과 협력 궤적 계획 수준의 두 수준으로 구성된다. 궤적 계획 수준에서는 국소 운동동역학 기반 A-스타(local kinodynamic-A-star) 방법과 가우시안 퍼텐셜 필드 B-스플라인(가우시안 potential field B-spline) 방법을 결합하여 운동동역학 Gaussian potential B-spline(KGPB) 접근법을 설계한다. 구체적으로 전단(front-end)에서는 운동학-동역학 제약을 기반으로 한 국소 운동동역학 A-스타 방법을 사용하여 먼저 궤적을 생성하고, 후단(back-end)에서는 Gaussian potential B-spline(GPB) 방법을 사용하여 궤적을 추가로 최적화한다. 협력 궤적 계획 수준에서는 각 UAV가 가장 가까운 이웃과만 통신하면 되는 back field neighbor replanning(BFNP) 접근법을 제안한다. 선행 UAV의 잠재적 충돌 영역(potential collision region)에 근거하여 현재 UAV의 궤적을 동적으로 개선함으로써 안전하고 안정적인 비행을 보장하며, 이에 따라 통신 비용이 유의하게 향상된다. 마지막으로 시뮬레이션 결과는 제안된 DCPS가 기존 방법에 비해 UAV 군집의 평균 속도를 최소 27% 향상시키고, 통과(이동) 시간을 24% 감소시킴을 보여준다. 또한 실험 결과는 제안된 DCPS가 효율적이고 안전한 궤적을 생성할 수 있음을 추가로 검증한다. 특정 사례에서 UAV는 최대 가능한 속도의 97%에서 운용된다. 제안된 DCPS는 미지의 환경에서 다수의 무인항공기를 위한 신뢰할 수 있는 해법을 제공한다.