Este artículo presenta una estrategia combinada de planificación de rutas y caminos para guiar a los Robots Móviles de Dirección Deslizante (SSMRs) en tareas de cosecha programadas dentro de extensas filas de cultivos con condiciones de terreno complejas. La estrategia propuesta integra: (i) un algoritmo de planificación global basado en el Problema del Viajante de Comercio bajo el enfoque de Enrutamiento de Vehículos Capacitados y Optimización de Rutas (OR-tools de Google) para priorizar posiciones de cosecha por longitud mínima de camino, puntos de cosecha no explorados y capacidad de carga del vehículo; y (ii) una estrategia de planificación local que utiliza el Árbol Aleatorio de Exploración Rápida Informado () para coordinar puntos de cosecha programados evitando obstáculos de terreno con baja tracción. El enfoque global genera una cola ordenada de ubicaciones de cosecha, maximizando el rendimiento del cultivo en un mapa del espacio de trabajo. En la segunda etapa, el planificador evita posibles obstáculos, incluido el diseño de la granja y el terreno resbaladizo. El esquema de planificación de caminos incorpora un modelo de transitabilidad y un modelo de movimiento de SSMRs para cumplir con las restricciones cinemáticas. Los resultados experimentales en un huerto de frutas genérico demuestran la efectividad de la estrategia propuesta. En particular, el algoritmo superó a RRT y con un 96,1% y un 97,6% de caminos más suaves, respectivamente. También mostró una eficiencia de navegación mejorada, evitando obstáculos y zonas resbaladizas, lo que lo hace adecuado para la agricultura de precisión.