La navegación autónoma para vehículos eléctricos micro (micro EVs) que operan en entornos semi-estructurados, como campus universitarios y parques industriales, requiere soluciones que sean rentables, de baja complejidad y robustas. Los sistemas autónomos tradicionales a menudo dependen de mapas de alta definición, fusión de múltiples sensores o SLAM basado en visión, que exigen sensores costosos y alta potencia computacional. Estos enfoques son a menudo imprácticos para micro EVs con recursos limitados a bordo. Para abordar esta brecha, se presenta un sistema de navegación autónoma en el mundo real, que combina RTK-GNSS y LiDAR 2D con un algoritmo de puntuación de trayectoria en tiempo real. Esta configuración permite un seguimiento de trayectoria preciso y la evitación de obstáculos sin depender de mapeo complejo o fusión de múltiples sensores. Este estudio presenta el desarrollo y la validación experimental de un sistema de navegación autónoma a baja velocidad para un vehículo eléctrico micro basado en localización GNSS-RTK y evitación de obstáculos en tiempo real. La investigación logró los siguientes tres objetivos principales: (1) el desarrollo de un sistema de control de bajo nivel para dirección, aceleración y frenado; (2) el diseño de un controlador de navegación de alto nivel para el seguimiento autónomo de trayectorias utilizando datos GNSS; y (3) la implementación de capacidades de evitación de obstáculos en tiempo real. El sistema emplea un algoritmo de trayectoria predicha puntuado que optimiza simultáneamente la precisión del seguimiento de trayectoria y la evasión de obstáculos. Se modificó un micro EV Toyota COMS para operación autónoma y se probó en una pista de campus en circuito cerrado. Los resultados experimentales demostraron una desviación lateral promedio de 0.07 m a 10 km/h y 0.12 m a 15 km/h, con desviaciones de rumbo de aproximadamente 3 grados y 4 grados, respectivamente. Las pruebas de evitación de obstáculos mostraron maniobras seguras con una separación mínima de 1.2 m de los obstáculos, según lo configurado. El sistema demostró ser robusto ante una degradación menor de la señal GNSS, manteniendo una navegación precisa sin depender de la construcción de mapas complejos o de la detección inercial. Los resultados confirman que la navegación basada en GNSS-RTK combinada con un mínimo de sensores proporciona una solución efectiva y práctica para la conducción autónoma en entornos semi-estructurados.