For manipulating an unknown object, a robot needs a 3D model of it. Given the limited eld of view of a camera and self occlusions, a set of views is required to build a complete 3D model. So, an important problem is how to select these views optimally according to certain criteria. We propose a novel algorithm (view planner) to select the next-best-view (NBV) for a range camera to model 3D arbitrary objects. We use a volumetric representation. We propose a new utility function considering amount of unknown information, quality and navigation. We also propose two novel strategies to accelerate the search of the NBV. One strategy is based on a hierarchical decomposition of the search space and the other is based on a multi-resolution of ray tracing. We have tested our planner in simulation with 7 different 3D objects, showing good results in terms of quality of the models and computation time required, and at the same time reducing the distance that the sensor has to travel to obtain the set of views. We also have tested the planner in a robot with a stereo camera, as a result we reconstructed a real object.Un robot necesita un modelo 3D de cualquier objeto para poder manipularlo. Debido al limitado campo de visión de un sensor y a las oclusiones presentadas por los objetos, es necesario un conjunto de vistas para completar el modelo. Un interesante problema es cómo seleccionar esas vistas de forma óptima de acuerdo a ciertos criterios. En esta tesis proponemos un novedoso algoritmo para seleccionar la siguiente mejor vista en la reconstrucción tridimensional de objetos desconocidos. El algoritmo utiliza una representación volumétrica para representar el estado de la reconstrucción. La siguiente mejor vista es seleccionada de un conjunto de vistas candidatas alrededor del objeto, mediante el uso de una función de utilidad y una de dos estrategias de búsqueda. La función de utilidad considera los porcentajes de voxels visibles en cada vista, la calidad y la distancia de navegación. Las estrategias de búsqueda se basan en dos aspectos. Una estrategia está basada en una descomposición jerárquica del espacio de búsqueda y otra basada en un proceso proceso de trazado de rayos multiresolución. El algoritmo fue probado en simulación con siete objetos de diferentes complejidades, mostrando buenos resultados en términos de calidad de los modelos, tiempo de cómputo y distancia de navegación. El algoritmo también fue probado con mediciones de un sensor físico (cámara estereoscópica), como resultado se generó exitosamente el modelo de un objeto real.