[pt] Esta dissertação apresenta o projeto e desenvolvimento de um sistema para detecção e desvio de obstáculos para veículos aéreos não tripulados (VANTs), implementado por um controlador neuro-fuzzy. Neste contexto, este trabalho apresenta uma revisão teórica sobre veículos aéreos não tripuláveis, legislação brasileira aplicável, métodos de detecção de obstáculos, lógica nebulosa e redes neurais. O controlador desenvolvido foi implementado de forma a imitar as ações realizadas por um operador humano, visando desviar de obstáculos encontrados no caminho de navegação do VANT. Regras de inferência são estabelecidas baseadas na consultoria de especialistas da área e os pesos ajustados pela rede neural. O processo de tomada de decisão ocorre levando em consideração as informações coletadas por um Lidar multicanal e sensores ultrassônicos embarcados no VANT. Por sua vez, o algoritmo desenvolvido foi incorporado em um controlador de vôo comercial. O sistema completo do quadricóptero é detalhado, destacando as principais características de todos os sensores e do controlador de vôo. Os resultados das simulações computacionais e testes experimentais são apresentados, discutidos e comparados, a fim de avaliar o desempenho do sistema desenvolvido. / [en] This dissertation presents the design and development of an obstacle detection and avoidance system for unmanned aerial vehicles, implemented by a neuro-fuzzy controller. In this context, this work presents a theoretical review of unmanned aerial vehicles, the applicable Brazilian legislation, obstacle detection methods, fuzzy logic and neural networks. The developed controller was implemented in order to mimic the actions taken by a human operator, aiming at avoiding obstacles found in the navigation path of the UAV. Inference rules were established based on consultation with specialists in the field and the weights adjusted by neural networks. The decisionmaking process takes into account information collected by a multichannel Lidar and ultrasonic sensors embedded in the UAV. In turn, the developed algorithm was embedded in a commercial flight controller. The complete quadricopter system is detailed, highlighting the key features of all sensors and the flight controller. The results of computational simulations and experimental tests are presented, discussed and compared, in order to evaluate the performance of the developed system.