La evitación de obstáculos es una tarea desafiante en la navegación de robots, ya que requiere métodos eficientes y confiables para evitar colisiones y alcanzar el objetivo deseado. Los métodos de campo potencial artificial se utilizan ampliamente para este propósito, ya que son eficientes, efectivos y fáciles de implementar. Sin embargo, están limitados por el uso de un solo atractor global en el objetivo. Este artículo introduce y evalúa experimentalmente una técnica novedosa que mejora el método de campo potencial artificial con atractores locales. Los atractores locales pueden posicionarse alrededor del obstáculo para guiar al robot a rodear a través de regiones preferidas. Así, se puede determinar de antemano el lado por el que pasará el robot, haciendo que la trayectoria libre de colisiones sea predecible. La técnica se formula modelando los atractores locales como inflexiones óptimas, es decir, regiones que no muestran mínimos locales, que coexisten con el campo potencial generado por el obstáculo y el atractor global. El método se valida utilizando un montaje de laboratorio que emplea una cámara y marcadores para rastrear las poses del robot, el obstáculo y el objetivo. Se realizan una serie de experimentos para examinar el efecto del atractor local bajo diferentes condiciones de prueba, obtenidas al variar la pose del obstáculo, la intensidad de atracción y la velocidad del robot. Los resultados experimentales demuestran la efectividad de la técnica propuesta y destacan los aspectos que requieren una mayor investigación para su mejora y aplicación.