[pt] Nesse trabalho, nós apresentamos novas aplicações para alguns controladores robustos, tais como as abordagens SMC e STA. O principal objetivo é conseguir executar uma navegação autônoma precisa em campos agrícolas, usando robôs móveis com rodas, equipados com uma câmera monocular fixa. Primeiro, nós projetamos uma abordagem de controle robusto baseado em servo-visão, a fim de lidar com imprecisões do modelo e perturbações da trajetória no espaço da imagem. Além disso, uma abordagem de controle robusto baseada em cascata, é aplicada, na qual, a malha de realimentação externo está conectada com uma malha de realimentação interna para lidar com os efeitos de todas as fontes de perturbação. Desse modo, uma abordagem robusta de rastreamento de trajetória, baseada em super-twisting, é aplicada para estabilização de movimento afim de garantir o sucesso da tarefa de seguir uma linha de cultivo considerando os efeitos de derrapagem das rodas e derrapagem lateral do veículo. A plataforma ROS-Gazebo, um simulador de robótica de código aberto, foi utilizada para realização de simulações computacionais 3D usando um robô móvel do tipo differentialdrive e um ambiente ad-hoc projetado para cultivo em linha. A eficácia e a viabilidade dos controladores robustos são avaliadas analisando simulações numéricas e métricas de desempenho, tais como: (i) o Erro Quadrático Médio (EQM) e (ii) o Desvio Absoluto Médio (DAM). Além disso, nós veremos nos resultados, que em geral, só é possível ter estabilidade, utilizando os controladores rosbustos. / [en] In this work, we present a new application for some robust controllers, such as SMC and STA approaches. The main idea is to perform autonomous navigation in agricultural fields accurately using wheeled mobile robots, equipped with a fixed monocular camera . Here, we consider the existence of uncertainties in the parameters of the robot-camera system and external disturbances caused by high driving velocities, sparse plants, and uneven terrains. First, we design a robust image-based visual servoing approach to deal with model inaccuracies and trajectory perturbations in the image space. In addition, a cascade-based robust control approach is applied, in which the outer vision feedback loop is connected with an inner pose feedback loop to deal with the effects of all disturbances sources. Then, a robust trajectory tracking approach based on the super-twisting algorithm is applied for motion stabilization to ensure the successful execution of row crop following tasks under wheel slippage and vehicle sideslip. ROSGazebo platform, an open-source robotics simulator, was used to perform 3D computer simulation using a differential-drive mobile robot and an adhoc designed row-crop environment. The effectiveness and feasibility of the robust controllers are evaluated by analyzing numerical simulations and performance metrics, such as: (i) the root-mean square error (RMSE) and (ii) the mean-absolute deviation (MAD). Furthermore, we will see in results, that in general, it is only possible to have stability, using robust controllers.