El uso de la teoría de control óptimo para la planificación de movimientos es una tarea desafiante. El mapeo de celdas ofrece una forma de formular problemas de optimización combinatoria, permitiendo la inclusión de funciones de coste complejas, así como problemas de optimización multiobjetivo. Este artículo presenta una solución subóptima para un problema de planificación de trayectorias en un espacio de trabajo con obstáculos, para un robot móvil de tracción diferencial. Este método se basa en el uso de cualquier técnica de linealización que permita la regularización del problema de optimización combinatoria. Exploramos algunos problemas clásicos en control óptimo, es decir, distancia, esfuerzo de control y tiempo de navegación, así como el problema de optimización multiobjetivo (POM). También realizamos una comparación con dos algoritmos clásicos de planificación de rutas, para validar el método propuesto cuando el problema de optimización multiobjetivo incluye la distancia en la función de coste, logrando un compromiso de menos de para el escenario de peor caso de nuestro estudio de caso.