En una fábrica con diferentes tipos de atmósferas espaciales (almacenes, pasillos, talleres pequeños o grandes con obstáculos de diferentes tamaños y patrones de distribución), los caminos generados por el robot para tareas de navegación dependen principalmente de la representación de ese entorno. Por lo tanto, es necesario encontrar la mejor representación para cada entorno particular para forjar un compromiso entre la longitud, la seguridad y la complejidad de la planificación de rutas. Este artículo tiene como objetivo analizar el impacto de la representación del modelo del entorno en el rendimiento de un vehículo guiado automatizado (AGV). Para ello, se define una función de costo multiobjetivo, considerando la longitud del camino, su complejidad y la distancia mínima a los obstáculos, para un robot circular perfecto. A diferencia de otros estudios similares, se utilizan tres tipos de representación, a saber, cuadrángulo, triángulo irregular y triángulo irregular de tamaño variable, para modelar el entorno mientras se aplica una capa de inflación a la vista discretizada. Finalmente, se prueba un escenario de navegación para diferentes métodos de descomposición de celdas y un tamaño de capa de inflación. Los resultados obtenidos indican que una malla triangular de tamaño grueso casi constante es un buen candidato para un robot de tamaño fijo en un entorno invariable. Además, el tamaño variable de las representaciones de malla triangular y de celdas de cuadrícula son mejores opciones para fábricas con planes cambiantes y tamaños de robots múltiples debido al efecto de la capa de inflación. Basado en la definición de una métrica, que es un criterio para cuantificar el rendimiento de la planificación de rutas en un tipo de representación, las formas de triángulo de tamaño constante o variable son el único y mejor candidato para la discretización en aproximadamente el 59% de los entornos industriales. En otros casos, ambos tipos de celdas, el cuadrado y el triángulo, pueden ser juntos la mejor representación.