El estudio presenta una mejora del algoritmo de colonia de hormigas para optimizar la planificación de rutas en vehículos autónomos, una tarea fundamental para garantizar trayectorias seguras y eficientes. El algoritmo tradicional suele presentar problemas como convergencia lenta, esquinas poco suaves y riesgo de quedar atrapado en óptimos locales. La versión mejorada introduce una función heurística basada en la distancia y el ángulo hacia el objetivo, así como un factor regulador de feromonas que ajusta su valor según la calidad relativa de cada ruta. Las simulaciones en mapas de 20×20 y 30×30 muestran mejoras significativas: reducción promedio del 9,8% en longitud de ruta y del 64,3% en iteraciones respecto al algoritmo estándar, además de superar a métodos como FCACA y SPACA. Para cumplir con las restricciones dinámicas del vehículo, se aplica interpolación cúbica, generando trayectorias suaves. Los resultados confirman que los vehículos autónomos pueden seguir eficazmente las rutas planificadas con este enfoque.