Resumen: En el presente trabajo se ha realizado un estudio experimental de la amplitud de la señal de ultrasonidos con el objetivo de utilizarla para localización y clasificación de obstáculos del entorno. Se han realizado gran cantidad de ensayos realizados sobre diferentes materiales, a diferentes distancias y orientaciones, y como resultado se ha obtenido un modelo de respuesta en amplitud de la señal de ultrasonidos. Este modelo permite predecir la respuesta de diferentes objetos del entorno, y aporta al estado del arte sobre la materia una importante novedad: solo se utiliza un sensor de ultrasonidos, y solo es necesaria una medida sobre el obstáculo para clasificarlo en un 80% de los casos. La mayor parte de los investigadores emplean varios sensores de ultrasonidos, en diferentes disposiciones geométricas, que disparan en instantes separados de tiempo. La clasificación la realizan basándose en características geométricas de la reflexión de la señal, y el porcentaje de acierto se encuentra muy ligado a la precisión del sensor ultrasónico. El modelo de amplitud desarrollado en la presente tesis obtiene muy buenos resultados en la clasificación de obstáculos, sin necesidad de utilizar de varios sensores, ni alta precisión en las medidas. Abstract: In this work a theoretical and experimental study about ultrasonic signal amplitude has been made. The main purpose of this investigation is the use of this information to locate and classify scene objects that mainly are walls or corners. The first stage of the investigation was the study of the physical properties of ultrasonic. A set of experiments of different scenes made of different materials has been made. The measurements have been taken at different distances and orientations of the objects. As a result of these experiments a model of the amplitude response has been concluded. The objects more frequently founded by robots in their navigation trajectory are walls and corners. The obtained model can be used to classify them using its amplitude response. The main contribution to the state of the art is the simplicity in the classification: only one sensor (acting as transmitter and receiver) and only one measurement of the amplitude response of the object are necessary to classify with a success percentage of 80%. Other investigators use different configurations of sensors, mainly composed of several transducers and two or more transmitters and receivers, which are triggered at different time intervals.