Crear un sistema de navegación para robots autónomos de compañía siempre ha sido un proceso difícil, que debe lidiar con un entorno en constante cambio, poblado por una multitud de obstrucciones y un número indeterminado de personas, además de la persona a seguir. Este estudio documenta la implementación de un modelo de navegación de robot autónomo en interiores, basado en la fusión de múltiples sensores, utilizando Microsoft Robotics Developer Studio 4 (MRDS). El modelo se basa en una cámara de profundidad, una limitada serie de sensores de proximidad y un sistema activo de seguimiento de marcadores IR. Esto permite que el robot se enfoque en el objetivo correcto para seguir a una persona, mientras aproxima la mejor dirección inicial para comenzar a maniobrar alrededor de los obstáculos con el mínimo movimiento requerido. El sistema se implementa de acuerdo con un algoritmo de navegación que transforma los datos de los tres tipos de sensores en matrices de tendencia y los fusiona para determinar si tomar una ruta hacia la izquierda o hacia la derecha alrededor de un obstáculo encontrado. El proceso de decisión considera obstrucciones visibles a corta, media y larga distancia, así como la posición actual de la persona objetivo. El sistema se implementa utilizando MRDS y se presenta su rendimiento en pruebas funcionales a través de una serie de escenarios en un Entorno de Simulación Virtual, lo que permite realizar simulaciones de referencia más extensas.