En los últimos años, las plataformas móviles autónomas han visto un aumento en su uso en varias aplicaciones. Una de ellas es la limpieza de calles. Aunque la limpieza de calles es un proceso necesario debido a la salud y la limpieza, las operaciones de flota son difíciles de planificar de manera óptima. Dado que cada vehículo tiene varias limitaciones (batería, escombros y agua), la planificación de rutas se vuelve cada vez más difícil de realizar manualmente. Además, en aplicaciones del mundo real, los vehículos pueden volverse inactivos debido a una avería, lo que requiere tecnología de programación en tiempo real para actualizar las rutas de los vehículos restantes. En este documento, el problema de limpieza de calles de la flota se puede resolver utilizando los métodos de generación de rutas propuestos a nivel inferior y superior. Para el nivel inferior, se propone un algoritmo de Navegador Selectivo Inteligente, y se utiliza un algoritmo genético modificado para la planificación de rutas a nivel superior. Se presentó un estudio de caso para el Parque Uchi, en Corea del Sur, donde se validó la metodología propuesta. Específicamente, se compararon los resultados generados del escenario ideal (todos los vehículos en funcionamiento) con el escenario de avería, donde se observó poca o ninguna diferencia en las estadísticas generales. Además, la generación de rutas a nivel inferior podría generar soluciones con más del 94% de cobertura de área.