En este artículo, proponemos un método de síntesis de navegación para robots móviles en interiores basado en el marco de Búsqueda de Puntos de Salto Mejorada (JPS). Aunque el JPS tradicional tiene una alta eficiencia de búsqueda, a menudo conduce a una expansión excesiva de nodos y giros bruscos en entornos complejos, lo que limita su aplicación práctica. Para superar estos problemas, introdujimos tres estrategias clave. Primero, utilizamos una función heurística de detección de densidad calculada mediante la integración de la imagen para mejorar la adaptabilidad en áreas complejas. En segundo lugar, extraímos puntos clave estructurales del camino y utilizamos splines B de tercer orden para ajustarlos y mejorar la suavidad y continuidad. Tercero, un controlador de Persecución Pura Regulada (RPP) impulsado por la curvatura ajusta la distancia y velocidad de anticipación en función de la curvatura del camino, mejorando la estabilidad de seguimiento. Los resultados de simulación muestran que el método propuesto reduce el tiempo de planificación y la redundancia de nodos mientras genera caminos más suaves y ejecutables que el marco JPS convencional.