[pt] Esse trabalho apresenta o estudo, manipulação e controle de um sistema de 2 graus de liberdade conhecido como pêndulo planar usando rodas de reação para alcançar certa posição, sendo o conceito básico desse sistema fundamentado na dinâmica de um pêndulo invertido. Utilizou-se o controle clássico PID e também controle Fuzzy, sendo gerado um modelo matemático simulado valendo-se de MatLab para análise desses controles, através da ferramenta Simulink que permite um auto ajuste para o controle do sistema. O PID foi construído de acordo com esse auto ajuste e também usando o método de Ziegler Nichols discutindo-se as diferenças entre os dois procedimentos. O controle Fuzzy foi elaborado montando-se o banco de regras adaptando a estratégia de controle para que se torne mais propícia para o sistema. Atritos nas juntas, e no motor foram contabilizados no modelo matemático. Por fim foi montado um modelo real usando uma placa de aquisição de dados em conjunto com o LabView para controle e uma placa micro controlada chamada Arduino e um encoder para aquisição de ângulos. Erros de medição e desbalanceamento do sistema são problemas que não puderam ser totalmente eliminados, mas tentou-se reduzir ao máximo seus efeitos. Resultados numéricos e experimentais são apresentados comparando cada controle e cada montagem e analisando as diferenças. / [en] This paper presents the study, manipulation and control of a two degrees of freedom system, known as planar pendulum, using reaction wheels to achieve a certain position, the basic concept of this system being the dynamics of an inverted pendulum. The classic PID controller was proposed as well as a Fuzzy control. The mathematical model was generated to be used in MatLab numerical simulations of these controls, using the Simulink tool which allows a self-adjustment of the controller of the system. The PID control was built according to the self-tuning of Simulink and also using the Ziegler Nichols method. The differences between both are discussed. Fuzzy control was designed, creating the bank of rules and looking for a control strategy more suitable for the system. Friction in joints, and drives were taken in account in the mathematical modeling. Finally a real model was built using a data acquisition board in conjunction with LabView for control and a microcontroller board called Arduino, as well as an encoder for the acquisition of angles. Measurement errors and unbalance of the system are problems that could not be completely eliminated, but were kept to a minimum. Numerical and experimental results were compared for each control and for each assembly and their differences were discussed.