Este artículo tiene como objetivo resolver los desafíos que enfrentan los robots inteligentes en la navegación y la planificación de rutas, y propone un método que combina la red neuronal difusa (FNN) y el algoritmo genético (GA). Este método primero utiliza el algoritmo de red neuronal difusa para mejorar la precisión de navegación del robot en un entorno complejo; segundo, el algoritmo genético se utiliza para optimizar la eficiencia de la planificación de rutas para garantizar que el robot pueda completar la navegación en el menor tiempo posible. El estudio compara los métodos de navegación que integran la red neuronal BP (BPNN), la red de mapas autoorganizados (SOM) y la red neuronal de la teoría de resonancia adaptativa (ART). El robot inteligente basado en el modelo de algoritmo FNN y GA dedica el tiempo más corto a la planificación de rutas y tiene la mayor eficiencia, lo que ha promovido fuertemente el desarrollo posterior del campo de los robots inteligentes.