Una de las tareas de la robótica es desarrollar la capacidad de un robot para realizar acciones específicas durante el mayor tiempo posible sin asistencia humana. Uno de estos pasos es abrir diferentes tipos de puertas. Esta tarea es esencial para cualquier operación que implique mover un robot de una habitación a otra. Este documento propone un algoritmo versátil y eficiente computacionalmente para un robot móvil autónomo que abre diferentes tipos de puertas, utilizando métodos de aprendizaje automático. Estos incluyen el modelo de detección de objetos YOLOv5, el método iterativo RANSAC para estimar los parámetros del modelo matemático y el algoritmo de agrupamiento DBSCAN. También se comparan métodos de agrupamiento alternativos. El algoritmo propuesto fue explorado y probado en simulación y en un robot real fabricado por SOMATIC versión Dalek. El porcentaje de puertas abiertas con éxito sobre el número total de intentos se utilizó como métrica de precisión. El algoritmo propuesto alcanzó una precisión del 95% en 100 intentos. El resultado de probar el algoritmo de detección de manijas de puertas en datos simulados fue un error de 1,98 mm en 10,000 muestras. Es decir, la distancia promedio de la manija de la puerta encontrada por el detector a la real fue de 1,98 mm. El algoritmo propuesto ha demostrado una alta precisión y la capacidad de ser aplicado en tiempo real para abrir diferentes tipos de puertas.