Orientador: Norian Marranghello / Banca: Evandro Luís Linhari Rodrigues / Banca: Alexandre César Rodrigues da Silva / Resumo: A utilização de robôs móveis mostra-se importante em atividades onde a atuação do ser humano é difícil ou perigosa. A exploração em locais de difícil acesso, como por exemplo em operações de resgate e em missões espaciais, é uma situação onde robôs móveis são frequentemente utilizados para evitar exposição dos especialistas humanos a situações de riscos. Na agricultura, robôs móveis são utilizados em tarefas de cultivo e na aplicação de agrotóxicos em quantidades mínimas para reduzir a poluição do meio ambiente. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um sistema para controlar a navegação de um robô móvel autônomo por caminhos em plantações. O controle da direção do robô é realizado com base em imagens das trilhas as quais, após um processamento prévio, para extração de características, são submetidas a máquinas de vetores de suporte, para a definição da rota a ser seguida. O objetivo do projeto no qual este trabalho se insere é o controle do robô em tempo real, para tanto, o sistema foi implementado em hardware para mostrar que o ganho de desempenho pode ser melhor em relação à execução em software. Neste trabalho, relata-se a implementação de uma máquina de vetores de suporte a qual apresentou uma precisão em torno de 93% da rota adequada / Abstract: The use of mobile robots turns out to be interesting in activities where the actions of human beings is difficult or dangerous. The exploration in areas of difficult access, such as in rescue operations and in space missions, is a situation where mobile robots are often used to avoid exposure of human experts to risky situations. In agriculture, mobile robots are used in tasks of cultivation and application of pesticides in minute quantities to reduce environmental pollution. In this paper we present the development of a system to control an autonomous mobile robot navigation through tracks in plantations. Track images are used to control robot direction by preprocessing them to extract image features, and then submitting such characteristic features to a support vector machine to find out the most appropriate route. As the overall goal of the project to which this work is connected is the robot control in real time, the system was embedded onto a hardware platform to show that the performance gain can be better if compared to execution in software. However, in this paper we report the software implementation of a support vector machine, which presented around 93% accuracy in predicting the appropriate route / Mestre