El estilo de vida diario de un humano promedio ha cambiado drásticamente. Los sistemas de robótica e IA se aplican a muchos campos, incluido el campo médico. Una silla de ruedas autónoma que mejora el grado de independencia que tiene un usuario de silla de ruedas puede ser una contribución muy útil a la sociedad. Este documento presenta el diseño y la implementación de una silla de ruedas autónoma que utiliza LIDAR para navegar y realizar SLAM. Utiliza el marco ROS y permite al usuario elegir una posición objetivo a través de una pantalla táctil o utilizando reconocimiento de voz basado en aprendizaje profundo. También presenta una implementación práctica de identificación de sistemas y optimización de ganancias de control PID, que se aplican al robot de silla de ruedas autónoma. Se recopilaron datos de entrada/salida utilizando Arduino, que consisten en velocidades lineales y angulares y comandos de señal PWM de las ruedas, y se desarrollaron varios modelos de caja negra para simular la configuración real de la silla de ruedas. El modelo mejor identificado fue el modelo NLARX, que tuvo el mayor error cuadrático (0.1259) entre los otros modelos candidatos. Además, utilizando MATLAB, se obtuvieron ganancias PID óptimas a partir del algoritmo genético. Se evaluó el rendimiento en hardware real y se comparó con la respuesta del modelo identificado. Las dos respuestas fueron idénticas, excepto por algo de ruido debido a los errores de medición del encoder y la vibración de la silla de ruedas.