Con el rápido crecimiento de las zanjas de cables subterráneos, las inspecciones correspondientes se convierten en una carga pesada, y un robot de inspección inteligente para exámenes automáticos en zanjas de cables subterráneos sería una solución adecuada. Para lograr esto, este documento establece una nueva metodología de navegación para robots de inspección inteligente, especialmente cuando se aplica en escenarios complejos y el hardware correspondiente. En primer lugar, para mapear las zanjas subterráneas con mayor precisión, se propone un algoritmo de cartografía de optimización gráfica mejorado-SLAM, que se basa en la combinación de una cámara de profundidad y LIDAR. La imagen de profundidad se convierte en datos de láser pseudo, y se fusiona con los datos de LIDAR para la calibración. En segundo lugar, para superar la baja precisión del odómetro láser debido al terreno irregular, se diseña un método de selección de fotogramas clave adaptativo. En tercer lugar, se presenta el modelo A* hacia adelante, que ha sido ajustado en tres aspectos, incluyendo la convergencia de la búsqueda de nodos, la función de costo y la suavidad del camino, para adaptarse al entorno subterráneo estrecho para la planificación de rutas globales. En cuarto lugar, para realizar la evitación de obstáculos dinámicos, se construye un esquema de fusión mejorado para integrar el algoritmo de planificación de rutas global propuesto y el enfoque de ventana dinámica (DWA). En el estudio de caso, los experimentos de simulación mostraron la ventaja del algoritmo A* hacia adelante sobre el algoritmo de última generación tanto en consumo de tiempo como en el número de puntos de inflexión generados, las pruebas de campo ilustraron el efecto de la fusión de imágenes de la cámara de profundidad y LIDAR. Por lo tanto, se puede verificar la viabilidad de esta metodología de navegación, y la longitud promedio del camino y el consumo de tiempo disminuyeron en un 6.5% y un 17.8%, respectivamente, en comparación con los métodos tradicionales.