Actualmente hay una necesidad de algoritmos de navegación más robustos para vehículos industriales autónomos. Estos han garantizado razonablemente la fiabilidad adecuada de la navegación. En el trabajo actual, se asegura la estabilidad de un algoritmo modificado para guiar sin colisiones este tipo de vehículo. Se implementa un control lateral y un control longitudinal. Para demostrar su viabilidad, se lleva a cabo un análisis de estabilidad empleando el método de Lyapunov. Además, este análisis matemático permite determinar las constantes del algoritmo diseñado. En conjunto con el algoritmo de navegación, el trabajo actual resuelve satisfactoriamente el problema de la localización, también conocido como localización y mapeo simultáneos (SLAM). Simultáneamente, se gestiona una red neuronal convolucional, que se utiliza para calcular la trayectoria a seguir por el AGV, implementando la visión artificial. El uso de redes neuronales para el procesamiento de imágenes se considera el método más robusto y flexible para realizar un algoritmo de navegación. De esta manera, el vehículo autónomo cuenta con una considerable autonomía. Se puede considerar que el algoritmo diseñado es adecuado, pudiendo trazar cualquier tipo de camino.