Este documento de investigación propone una estrategia de evasión de obstáculos en tiempo real para robots móviles con una cámara monocromática. El enfoque utiliza una segmentación semántica binaria FCN-VGG-16 para extraer características de las imágenes capturadas por la cámara monocromática y estimar la posición y la distancia de los obstáculos en el entorno del robot. Las imágenes segmentadas se utilizan para crear la vista frontal de un robot móvil. Luego, la planificación de rutas optimizada basada en el algoritmo A* mejorado con un conjunto de factores ponderados, como colisión, ruta y coste suave, mejora el rendimiento de la ruta de un robot móvil. Además, se diseñará una estrategia de evasión de obstáculos sin colisiones y suave optimizando las funciones de coste. Por último, los resultados de nuestra evaluación muestran que el enfoque detecta y evita con éxito obstáculos estáticos y dinámicos en tiempo real con alta precisión, eficiencia y dirección suave con bajos cambios de ángulo. Nuestro enfoque ofrece una solución potencial para la evasión de obstáculos tanto en la planificación de rutas globales como locales, abordando los desafíos de entornos complejos mientras se minimiza la necesidad de sistemas de sensores caros y complicados.