En este documento, proponemos un algoritmo de Mapa de Ruta Probabilístico de Muestreo de Densidad de Probabilidad no Uniforme basado en Grid (GN-PRM) en respuesta a los desafíos de muestreo difícil en pasajes estrechos y generación de mapas de baja probabilidad en algoritmos tradicionales de Mapa de Ruta Probabilístico (PRM). El algoritmo mejorado incorpora un procesamiento basado en grid para la segmentación de mapas, empleando muestreo de densidad de probabilidad no uniforme basado en los diferentes atributos de cada bloque para mejorar la probabilidad de muestreo en pasajes estrechos. Además, considerando el costo computacional y las búsquedas ineficaces frecuentes en algoritmos tradicionales de PRM durante la planificación de rutas, este documento optimiza el tiempo requerido para la planificación de rutas de consulta mediante la modificación de estrategias de conexión para mejorar el tiempo de ejecución del algoritmo. Finalmente, los resultados de la simulación indican que, con una reducción de más del 50% en segmentos de línea no dirigidos y una reducción de más del 85% en tiempo de ejecución, el algoritmo GN-PRM logra una tasa de éxito del 100% en escenarios de planificación complejos con un valor de punto de muestreo de K = 500. En comparación, el algoritmo PRM tradicional tiene una tasa de éxito de no más del 10%, con un valor de punto de muestreo de K = 500.