Desarrollar algoritmos eficientes de planificación de rutas es un tema esencial en la robótica moderna y la teoría del control. Los rovers autónomos y los robots con ruedas y orugas requieren generadores de rutas que puedan cubrir eficientemente el espacio explorado con una redundancia mínima. En este documento, presentamos un nuevo algoritmo de planificación de rutas basado en el comportamiento caótico del modelo de neurona Courbage-Nekorkin con un parámetro de control de cobertura. Nuestro estudio tiene como objetivo reducir el número de iteraciones necesarias para cubrir el área investigada elegida, que es un criterio de eficiencia típico para esta clase de algoritmos.