Describimos e implementamos un algoritmo aleatorizado que toma como entrada un politopo, pensado como el espacio de estados de algún vehículo guiado automatizado, y produce un sistema explícito de planificadores de movimiento lineal por partes para . El algoritmo está diseñado de tal manera que la cardinalidad de la salida es probabilísticamente cercana (con parámetros elegidos por el usuario) a la cardinalidad mínima posible. Esto proporciona la primera solución automatizada para la planificación de movimiento de robots resistente al ruido en términos de técnicas de complejidad simplicial (SC), una discretización de la complejidad topológica de Farber. Además de su relevancia para aplicaciones tecnológicas, nuestro trabajo revela que, a diferencia de otros enfoques discretos para TC, el modelo SC puede reformular el invariante de Farber sin tener que introducir subdivisiones costosas. Desarrollamos e implementamos nuestro algoritmo al discretizar realmente la noción de distancia homotópica de Macías-Virgós y Mosquera-Lois, abarcando así estimaciones computacionales de otros invariantes de categoría seccional, como la categoría de Lusternik-Schnirelmann de politopos.