Buscamos investigar los métodos de diseño y planificación de trayectorias de un sistema de vehículo de desinfección inteligente. Se utilizó un sistema ROS (sistema operativo de robot) como plataforma de control y se utilizó la tecnología SLAM (localización y mapeo simultáneos) para establecer un mapa de escena interior. Sobre esta base, se propone un nuevo método de planificación de trayectorias que combina el algoritmo A* y el algoritmo de Floyd para garantizar la seguridad, eficiencia y estabilidad de la trayectoria. Los resultados de la simulación muestran que con una distancia promedio más corta entre obstáculos y trayectorias de 0.463, este algoritmo reduce el número promedio de nodos y giros redundantes en la trayectoria en un 70.43% y 31.1%, respectivamente, en comparación con el algoritmo A* tradicional. El algoritmo tiene un rendimiento superior en cuanto a distancia de seguridad, longitud de la trayectoria y nodos y giros redundantes. Además, se utiliza un algoritmo de reconocimiento de máscaras y detección de peatones para garantizar la seguridad pública. Los resultados del estudio indican que el método tiene un rendimiento satisfactorio. El sistema de vehículo de desinfección inteligente opera de manera estable, cumple con los requisitos de mapeo interior y puede reconocer peatones y máscaras.