Los fabricantes recurren cada vez más a diseños de pinzas robóticas para mejorar la eficiencia de agarre y movimiento de objetos y proporcionar mayor flexibilidad a estos objetos. Las técnicas neuro-difusas son las más extendidas en el desarrollo de diseños de pinzas. En este estudio, se modifica el diseño tradicional de la pinza añadiendo un cam adecuado que lo hace compatible con el diseño básico, y se utiliza un sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo (ANFIS) en un entorno MATLAB Simulink. La pinza desarrollada investiga la trayectoria del seguidor en relación con la curva de la superficie del cam, y la posición de la pinza se controla utilizando el ANFIS-PID desarrollado. Se examinan tres métodos en el controlador ANFIS-PID desarrollado: partición de cuadrícula (genfis1), agrupamiento sustractivo (genfis2) y agrupamiento difuso C-means (genfis3). Los resultados muestran que el cam añadido puede mejorar la fuerza de agarre y que el modelo ANFIS-PID maneja eficazmente el tiempo de subida y el tiempo de asentamiento soportado. El controlador ANFIS-PID desarrollado demuestra un rendimiento más eficiente que los controladores Fuzzy-PID y PID ajustados tradicionalmente. Este controlador propuesto no presenta sobreimpulso, y el tiempo de subida se mejora en aproximadamente un 50-51%, y el error en estado estacionario se mejora en un 75-95%, en comparación con los controladores Fuzzy-PID y PID ajustados. Además, el controlador ANFIS-PID desarrollado proporciona más estabilidad para un amplio rango de desplazamientos de punto de ajuste -0.05 cm, 0.5 cm y 1.5 cm- durante el período de prueba. El controlador ANFIS-PID desarrollado no se ve afectado por perturbaciones, lo que lo hace muy adecuado para diseños de pinzas robóticas. También se investiga el control de la fuerza de agarre utilizando el controlador ANFIS-PID propuesto y se compara con el Fuzzy-PID en tres escenarios. El resultado de este control de fuerza demuestra un mayor rendimiento real de agarre de los objetos al utilizar el ANFIS-PID propuesto.