En respuesta al problema de la contaminación por virus en el almacén de la cadena de frío o en el entorno hospitalario bajo la influencia del COVID-19, proponemos el diseño de un robot de desinfección basado en el mecanismo de radiación UVC utilizando la optimización de ruta de bajo cálculo en el borde. Para construir un robot de desinfección de superficie con menos potencia de cálculo que genere una ruta libre de colisiones con una distancia total más corta en los estudios, se utiliza un mapa 2D como un enfoque basado en grafos para generar automáticamente una ruta de desinfección en bucle cerrado que cubra todas las superficies accesibles. Los puntos de desinfección discretos del mapa se extraen con distancias de desinfección efectivas y se ordenan mediante una búsqueda de vecino más cercano (NN) sobre datos de trayectoria históricos y un algoritmo A* mejorado para obtener una ruta de cobertura eficiente hacia todos los límites accesibles de toda el área. El propósito del algoritmo A* mejorado con NN no es encontrar la solución de ruta óptima, sino optimizar una con un poder de cálculo razonable. El algoritmo propuesto mejora la eficiencia de búsqueda de rutas mediante una función heurística ponderada dinámicamente y reduce los ángulos de giro de la ruta, lo que mejora significativamente la suavidad de la ruta y requiere menos potencia de cálculo. Se lleva a cabo una simulación en Gazebo, y se ha construido y probado un prototipo de robot de desinfección en un entorno de laboratorio real. En comparación con el algoritmo A* clásico, el algoritmo A* mejorado con NN ha mejorado la eficiencia de búsqueda de rutas y reducido la longitud de la ruta mientras cubre la misma área. Tanto los resultados de la simulación como los experimentales muestran que este enfoque puede proporcionar el diseño para equilibrar las compensaciones entre la eficiencia de búsqueda de rutas, la suavidad, la cobertura de desinfección y los recursos de cálculo.