Con el aumento de la utilización de métodos de planificación de trayectorias basados en muestreo en el campo de los robots móviles, el algoritmo RRT* enfrenta desafíos en escenas interiores complejas, incluyendo alta aleatoriedad de muestreo y lenta velocidad de convergencia. Para abordar estos problemas, este documento presenta un algoritmo de planificación de trayectorias RRT* mejorado basado en el diagrama de Voronoi generalizado con una estrategia de sesgo adaptativo. En primer lugar, el algoritmo aprovecha las propiedades del diagrama de Voronoi generalizado (GVD) para obtener trayectorias heurísticas, y se construye una región de muestreo con sesgo objetivo, aumentando la intencionalidad del proceso de muestreo. En segundo lugar, el proceso de expansión de nodos incorpora una estrategia de sesgo adaptativo, ajustando dinámicamente el tamaño del paso y la dirección de expansión. Esta estrategia permite que el algoritmo se adapte al entorno local, lo que conduce a una velocidad de convergencia mejorada. Para garantizar la generación de trayectorias suaves, el documento emplea el algoritmo de interpolación de curvas de spline cúbico para la optimización de trayectorias y asegurar que el robot móvil pueda obtener la mejor trayectoria. Finalmente, el algoritmo propuesto se compara experimentalmente con algoritmos existentes, incluidos RRT* e Informed-RRT*, para verificar la viabilidad y estabilidad.