En esta investigación, describimos el marco de MazeGen (como generador de laberintos), que genera escenarios de navegación utilizando la Evolución Gramatical para que robots o drones naveguen. El generador de laberintos utiliza algoritmos evolutivos para crear escenarios de navegación robótica con diferentes niveles semánticos a lo largo de un perfil de escenario. La Evolución Gramatical es una técnica de Aprendizaje Automático de la rama de la Computación Evolutiva que utiliza una gramática BNF para describir el lenguaje del posible universo de escenarios y una codificación numérica de escenarios individuales a lo largo de esa gramática. A través de un proceso de mapeo, convierte nuevos individuos numéricos obtenidos por operaciones en las codificaciones de los padres en una nueva solución mediante la gramática. En este contexto, la gramática describe los elementos del escenario y algunas reglas de composición. También analizamos conceptos asociados de complejidad, entendiendo la complejidad como el costo de producción del escenario y los niveles de habilidad necesarios para moverse por el laberinto. Los resultados preliminares y las estadísticas evidencian una baja correlación entre la complejidad y el número de obstáculos colocados, ya que se encontraron configuraciones con disposiciones de obstáculos más difíciles en las etapas iniciales del proceso evolutivo y también al analizar laberintos teniendo en cuenta su significado semántico, las versiones anteriores del experimento no solo resultaron demasiado simplistas para el dominio de Manufactura Inteligente, sino que también carecían de correlación con posibles escenarios del mundo real, como se evidenció en nuestros experimentos, donde los resultados con mayor significado semántico tuvieron la puntuación de aptitud más baja. También muestran el estado de tecnología emergente de este enfoque, ya que aún necesitamos descubrir cómo encontrar de manera confiable escenarios resolubles y caracterizar aquellos que pertenecen a la misma clase de equivalencia. A pesar de ser una tecnología emergente, MazeGen permite a los usuarios simplificar el proceso de construcción de configuraciones para entornos de manufactura inteligente, haciéndolo más rápido, eficiente y reproducible, y también pone al programador no experto en el centro del proceso de desarrollo, ya que se necesita poco código de plantilla.