El proyecto presentado a continuacion, tiene como objetivo realizar un sistema basado en metodos de aprendizaje automatico, que le permita a un robot movil reconocer e identificar los objetos encontrados en entornos internos de la Universidad Autonoma de Occidente, por medio de un sensor LIDAR de bajo costo. Pues no existe actualmente un sensor que le brinde a un robot la capacidad de percibir y reconocer simultaneamente el ambiente en el que se encuentra. Para ello se diseno un sistema basado en software libre haciendo uso del sensor laser hokuyo urg-04lx-ug01”. Se estudiaron diferentes metodos para el procesamiento de nubes de puntos, pues estas son el resultado final de la adquisicion de datos con un sensor laser, tambien se estudiaron los diferentes metodos de extraccion de caracteristicas. De la misma manera, se investigaron e implementaron diferentes tecnicas de aprendizaje automatico como el perceptron multicapa y las maquinas de vectores de soporte, para llevar a cabo la clasificacion. Se realizo la adquisicion de datos junto con uno de los grupos perteneciente al semillero de robotica de la UAO dirigido por el Dr. Victor Adolfo Romero Cano. Dicho grupo conformado por los estudiantes Natali Velandia y Otoniel Rodriguez. El resultado final corresponde a un sistema integrado, que logra cumplir con las expectativas del proyecto, pues el delicado procesamiento de las nubes de puntos y la acertada extraccion de caracteristicas contribuyeron al correcto desempeno de los metodos de clasificacion implementados