La planificación de rutas es un problema intertemporal en la industria de la robótica. A lo largo de los años, se han propuesto varios algoritmos para resolverlo, pero los investigadores identifican constantemente debilidades, especialmente en la creación de un camino óptimo en un entorno tridimensional (3D) con obstáculos. En este artículo, se propone un método para reducir las longitudes de las rutas óptimas en 3D y corregir errores en los algoritmos de planificación de rutas. La optimización se logra combinando la información de una ruta bidimensional (2D) generada con la ruta 3D de entrada. La ruta 2D se crea mediante un algoritmo mejorado propuesto de enjambre de peces artificiales (AFSA) que contiene varias mejoras, como reemplazar el comportamiento aleatorio de los peces por uno propuesto que incorpora el modelo de los 24 puntos de movimiento posibles y utilizar un modelo introducido para ayudar en la navegación del agente llamado mapa de calor de obstáculos. Además, se integra un algoritmo simplificado de lanzamiento de rayos con el AFSA mejorado para reducir aún más la longitud de la ruta final. El algoritmo mejorado logró encontrar efectivamente la ruta óptima en entornos complejos y reducir significativamente la longitud de la ruta formada en comparación con otros métodos de vanguardia. La ruta se implementó en escenarios del mundo real de aplicaciones de drones y brazos robóticos industriales.