Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2016. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-09-09T15:29:50Z No. of bitstreams: 1 2016_RafaelDomeniciPereiraSimões.pdf: 1335034 bytes, checksum: 2cb294116168e0b133c443517a1fcd1b (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-11-03T16:00:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_RafaelDomeniciPereiraSimões.pdf: 1335034 bytes, checksum: 2cb294116168e0b133c443517a1fcd1b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-03T16:00:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_RafaelDomeniciPereiraSimões.pdf: 1335034 bytes, checksum: 2cb294116168e0b133c443517a1fcd1b (MD5) / Atualmente, a instalação submarina se tornou um tópico principal na indústria de petróleo offshore. Um dos desafios da instalação de equipamentos submarinos é o preciso posicionamento do equipamento no local desejado no leito marinho. No entanto, esse procedimento ainda é comumente realizado de forma manual por um operador. O operador desloca a embarcação de superfície considerando as imagens do equipamento submarino produzidas por um veículo operado remotamente. Sendo assim, esta operação torna-se totalmente dependente da experiência e habilidade do operador. Outra limitação é que esta operação só pode ser realizada na presença de boas condições climáticas e de visibilidade submarina. O presente manuscrito apresenta o desenvolvimento de um sistema de controle de trajetória para o posicionamento do equipamento submarino. O desenvolvimento deste trabalho se dará em duas etapas. Na primeira etapa, será apresentado um planejamento de trajetória para o sistema de posicionamento dinâmico (DP) da plataforma. Esse planejamento de trajetória consiste na obtenção antecipada da trajetória necessária para o sistema DP, de modo que o equipamento submarino seja deslocado de sua posição inicial até o local desejado de instalação, sem apresentar oscilação na posição final. Esse planejamento de trajetória será realizado por meio da solução analítica da equação simplificada do movimento do riser e será feito considerando a situação ideal, na qual não há perturbações externas não modeladas. Na segunda etapa deste trabalho, será apresentado o desenvolvimento de um sistema de controle para permitir a tarefa de acompanhamento de trajetória, ou seja, será desenvolvido um controlador para garantir que o equipamento submarino, de fato, siga corretamente a trajetória desejada mesmo na presença de perturbações externas não modeladas na equação governante. Assim, a instalação do equipamento submarino poderá ser realizada sem a interferência direta do operador. Este processo automatizado tende, também, a aumentar a confiabilidade e a eficiência da operação, reduzindo o seu tempo total e os riscos de dano ao equipamento submarino. _________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Nowadays, the subsea installation became a main topic in the offshore oil industry. One of the challenges of subsea equipment installation is the precise positioning of the equipment in the desired location on the seabed. However, this procedure is still commonly performed manually by an operator. The operator displaces the surface vessel considering the images of the subsea equipment produced by a remotely operated vehicle. Therefore, this operation becomes totally dependent on the experience and skill of the operator. Another limitation is that this operation can only be done in the presence of good weather and underwater visibility. This manuscript presents the development of a trajectory control system to the positioning of the subsea equipment. The development of this work will be done in two stages. In the first stage, will be presented a motion planning for the dynamic positioning (DP) system of the platform. This motion planning consists in the early obtaining of the trajectory needed for the DP system, so that the subsea equipment is displaced from its initial position to the desired installation point, without presenting oscillation in the final position. This motion planning will be done through the analytical solution of the simplified equation of motion of the riser and will be done considering the ideal situation, in which there is no external disturbances not modeled. In the second stage of this work, will be presented the development of a control system to allow the tracking trajectory task, that is, a controller will be developed to ensure that the subsea equipment, in fact, properly follow the desired trajectory even in the presence of external disturbances not modeled in the governing equation. Thus, the installation of the subsea equipment may be carried out without the direct interference of the operator. This automated process also tends to increase the reliability and the efficiency of the operation, reducing the total time and the risk of damage to the subsea equipment.

Este trabalho apresenta a modelagem matemática e a estratégia de controle de posição de um atuador pneumático para uma dada aplicação em um equipamento florestal, através de tratamentos teóricos, simulações numéricas e testes experimentais. Tal mecanismo é utilizado para acionamento de uma ferramenta e está inserido em um projeto executado pela Unijuí Campus Panambi, oriundo de uma parceria entre a Associação IPD e a CELPE (Companhia Energética de Pernambuco), desenvolvido no âmbito do Programa de Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico do Setor de Energia Elétrica regulado pela ANEEL (código ANEEL PD-0043-0311/2011). Atuadores pneumáticos são sistemas muito atrativos para diversas aplicações, em especial na robótica, porque eles têm a vantagem de baixo custo, leveza, durabilidade e são limpos quando comparados com os atuadores hidráulicos, também possuem facilidade de manutenção, têm boa relação força/tamanho e flexibilidade de instalação, e além disso o ar comprimido está disponível na maioria das instalações industriais. Em despeito dessas vantagens, sistemas de posicionamento pneumático possuem algumas características indesejáveis as quais limitam o uso destes em aplicações que requerem uma resposta precisa. Estas características indesejáveis derivam da alta compressibilidade do ar e das não-linearidades presentes em sistemas pneumáticos, tais como o comportamento não linear da vazão mássica nos orifícios da válvula e sua zona morta, além do atrito nas vedações do cilindro linear. A modelagem matemática como estratégia de pesquisa empregada nos mais variados campos do conhecimento tornou-se uma importante ferramenta para fins de simulações computacionais utilizadas em análises de comportamento das variáveis de estado do sistema. Devido à necessidade de um modelo matemático adequado contendo explicitamente o comportamento não linear da vazão mássica nos orifícios da servoválvula, a dinâmica das pressões nas câmaras do cilindro, o movimento do êmbolo do cilindro e a dinâmica do atrito, obteve-se um modelo matemático não linear de 5ª ordem, derivado do estudo de modelos matemáticos utilizados anteriormente em acionamentos pneumáticos. Com base no modelo não linear adotado é implementada uma estratégia de controle clássico. Os parâmetros da zona morta e do atrito foram obtidos experimentalmente e encontram-se descritos detalhadamente no decorrer deste trabalho. O modelo adotado foi validado em testes experimentais em malha aberta e fechada com planejamento da trajetória polinomial sem e com a compensação da zona morta, estes resultados são apresentados por meio de gráficos que ilustram as características do modelo, comparando o comportamento experimental do atuador com os resultados da simulação computacional. Esta pesquisa contribui para o desenvolvimento e aperfeiçoamento de equipamentos pneumáticos. / 108 f.

O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de navegação global para que veículos agrícolas autônomos possam executar missões em campos de cultivo através de um sistema de planejamento de trajetórias. Missões podem ser entendidas como sendo tarefas (p.ex.: de monitoramento, coleta de amostras, etc.) através de pequenas rotas que os veículos devem seguir ao longo de seus trabalhos diários, percorrendo a menor distância possível entre os pontos de origem e destino. O planejamento de trajetória foi dividido em etapas para facilitar o entendimento de cada uma delas. O mapeamento apresentado neste trabalho foi feito em regiões de cultivo de café nos estados de São Paulo e Minas Gerais. Os pontos do mapa foram amostrados utilizando um módulo receptor de sinal GPS (Global Positioning System) ao longo dos caminhos onde é possível a passagem do veículo dentro da plantação. Uma etapa importante para o sucesso deste sistema é a etapa de pré-processamento dos dados. Nesta etapa são inseridas as relações entre os pontos do mapeamento da área. As missões foram pré-definidas de modo a testar o cálculo do caminho de custo mínimo que é realizado através do algoritmo de Dijkstra. A cada ponto da rota é fornecido o ângulo de direção com o qual o veículo deve estar em relação ao Norte geográfico. De acordo com a mudança pretendida do ângulo de direção é proposta uma suavização nesta mudança através da alteração do percurso para um arco de circunferência. Neste caso, o raio de giro é informado. A última etapa consiste em fornecer a velocidade máxima de deslocamento do veículo em função da mudança de direção e velocidade angular máxima do centro de massa do veículo. O sistema proposto neste trabalho foi capaz de determinar o caminho com a menor distância entre dois pontos do mapeamento (coordenadas geográficas) e o calcular da distância entre os pontos. Embora a fórmula utilizada para calcular a distância entre duas coordenadas geográficas considerar o formato da Terra como sendo uma esfera, isto não gerou erro significativo para a aplicação proposta. A suavização proposta possibilitou, em alguns pontos, o aumento da velocidade de deslocamento por fazer a mudança do ângulo de direção de forma menos abrupta. / The objective of this work is to develop a global navigation system for autonomous agricultural vehicles can perform missions in crop fields through a system of path planning. Missions can be understood as tasks (eg monitoring, sampling, etc.). Through small routes that vehicles must follow throughout their daily jobs, traveling the shortest possible distance between the points of origin and destination. The path planning was divided into steps to make it easy to understand each one. The mapping presented in this work was done in coffee-growing regions in the state of São Paulo and Minas Gerais. The map points have been sampled using a GPS receiver module along the path where it is possible to move the vehicle within the plantation. An important step for the success of this system is the data pre-processing step. In this step are inserted the relations between the points of the mapping. The missions are predefined in order to test if the calculation of the minimum cost path made by Dijkstra algorithm is correct. At each point of the route is given the vehicle heading angle (vehicle position towards the geographic North). According to the intended change of the heading angle is proposed a smoothing method to smooth this change by changing the route to an arc. In this case, the turning radius is reported. The last step is to provide the maximum speed of the vehicle due to the change of direction and maximum angular speed of the center of mass. The system proposed in this paper was able to determine the path with the shortest distance between two points of the mapping (geographic coordinates) and calculate the distance between these points. Although the formula used to calculate the distance between two geographical coordinates consider the shape of the Earth as a sphere, this did not generate significant errors for the proposed application. The proposed smoothing allowed, in some cases, to increase the vehicle speed by making the change of heading angle less abrupt.

Cada vez mais empilhadeiras robóticas são utilizadas para a tarefa de transporte em indústrias e armazéns. O gerenciamento dessas empilhadeiras é a chave para um sistema de transporte eficiente visando maximizar sua taxa de transferência. Um dos principais problemas na operação desses sistemas é a decisão de roteamento das empilhadeiras dentro dos depósitos. Este trabalho propõe um algoritmo de roteamento com a capacidade de realizar a otimização das rotas em tempo-real. Na computação da rota são considerados o desvio de obstáculos, as dimensões e as propriedades físicas das empilhadeiras, pois uma trajetória calculada deste ponto de referência está livre de colisões durante a execução do roteamento. Para realizar os testes foram utilizados os softwares Player/Stage, os quais permitem que simulações do funcionamento do sistema de roteamento sejam realizadas antes que os algoritmos sejam testados em robôs reais. Através dos testes simulados, analisou-se a capacidade de locomoção das empilhadeiras referente ao calculo da melhor rota no ambiente proposto, com o intuito de melhorar o ganho de performance no planejamento de trajetória. / Forklift robots have been increasingly used in transport tasks in industries and warehouses. The key to an efficient transport system is held by a sound management of these forklifts that aim to maximize the transference rate. One of the main problems faced by the transportation systems is routing decision for forklifts within warehouse. The present paper proposes a routing algorithm to calculate optimal routes in real time. Therefore, its computation takes into account obstacle avoidance, the dimension and physical properties of the forklifts, since the calculated path regarding the routing is conflict-free. Simulations were carried out using the software Player/Stage before the algorithms were tested in a real robot. Simulated tests were analyzed in order to observe the locomotion ability of forklifts regarding calculation of the best route in the environment proposed to improve the trajectory planning performance will be assessed.

Este trabalho descreve os aperfeiçoamentos realizados na plataforma robótica móvel ROMEO III, dando origem ao robô ROMEO III.v2, onde os três principais desafios da navegação de robôs móveis são atacados: a localização, o mapeamento e o planejamento da trajetória. Esta nova configuração herda as soluções utilizadas em suas versões anteriores: o algoritmo A* para realizar o planejamento da trajetória e a utilização de encoders unido à detecção de marcos artificiais para a localização. Assim, para atacar o problema do mapeamento, o ROMEO III.v2 utiliza: 1) a metodologia Occupancy Grid para caracterizar o ambiente, 2) um arranjo de sonares com dois receptores e um transmissor para adquirir os dados do espaço em volta da plataforma (permitindo identificar o ângulo de recepção da onda ultra-sônica, além de estimar possíveis erros de leitura) e 3) uma bússola eletrônica é utilizada para identificar a orientação inicial da plataforma. Diversos testes são apresentados neste trabalho e mostram que o robô ROMEO III.v2 alcançou a sua finalidade dentro das limitações impostas pelo sonar: navegar autonomamente em um ambiente estático, estruturado e desconhecido.

No treinamento de Modelos Escondidos de Markov (MEMs) é necessário um sistema adequado de sensoriamento, pois são as leituras sensoriais que subentendem a sequência de estados do modelo. Muitas vezes sensores ruidosos, imprecisos ou pouco confiáveis, bem como a própria configuração das leituras sensoriais (tipo de sensor, quantidade de informações sensoriais utilizadas, incertezas do sistema de sensoriamento, etc.) pode gerar um número muito grande de diferentes possíveis símbolos de observação para cada estado do modelo, dificultando seu treinamento. Nesse trabalho é apresentada uma arquitetura de MEMs em cascata com a finalidade de treinar modelos que melhor representem as transições entre os estados do sistema real modelado. Na arquitetura em cascata, através da segmentação do conjunto de leituras sensoriais, a quantidade de símbolos de observação utilizados no treinamento pode ser reduzida facilitando o treinamento dos modelos. Experimentos usando ambas arquiteturas (monolítica e em cascata), aplicados à geração de mapas topológicos para robos móveis foram realizados utilizando leituras sensoriais reais e os resultados comprovaram que os mapas gerados pelo modelo em cascata são mais parecidos com do mapa real do ambiente porém, com maior custo computacional.

O planejamento de movimento é um dos problemas fundamentais em navegação autônoma para robôs móveis. Uma vez planejado o caminho, o robô executa o acompanhamento da trajetória, frequentemente, com o auxílio de um controlador em malha fechada. Este controlador tem o objetivo de minimizar os erros de acompanhamento, a fim de que a trajetória executada se aproxime da trajetória planejada. Entretanto a maioria dos planejadores de movimento não levam em consideração o modelo dinâmico do robô, dificultando assim o trabalho do controlador que executa o acompanhamento da trajetória. Incluindo as restrições cinemáticas e dinâmicas do modelo do robô, o custo computacional durante a fase de planejamento de trajetória será mais alto. Isto ocorre pois são necessárias mais variáveis para representar o espaço de estados do robô. No entanto ao levar em consideração tais restrições durante a fase de planejamento, as trajetórias geradas serão factíveis de serem acompanhadas. Os planejadores probabilísticos de movimento podem ser usados para minimizar o impacto do alto custo computacional, devido ao aumento de variáveis que representam o espaço de estados. Tais planejadores também são chamados de planejadores de movimento baseados em amostragem. A busca por um caminho livre de colisões entre dois estados é feito de maneira aleatória. Caso exista uma solução, a probabilidade do algoritmo encontrá-la tende para 1 quanto do tempo de busca tende a infinito, isto é, quanto mais tempo o algoritmo possui para realizar a busca será mais provável que ele encontre a solução. Neste trabalho é proposto um planejador de movimentos baseado em amostragem que leva em consideração os aspectos cinemáticos e dinâmicos do robô. Além disto esta abordagem de planejamento desenvolvida permite conhecer e levar em consideração os efeitos do controlador que faz o acompanhamento da trajetória, ainda na fase de planejamento de movimento. As trajetórias planejadas foram executadas no robô Pioneer 3AT. Foram levantados os dados relacionados ao desempenho do algoritmo em termos de custo computacional. E na sequência são apresentados os resultados experimentais tanto na parte de planejamento de trajetórias quanto na fase de acompanhamento. / Motion planning is one of the fundamental problems in autonomous navigation for mobile robots. Once the path is planned, the robot performs the trajectory tracking, often with the aid of a closed loop controller. This controller is designed to minimize tracking errors, in order that tracked trajectory get closer to planned path. However, the most motion planners do not take into account the dynamic model of the robot, thus hindering the work of closed loop controller. When including the kinematic constraints and dynamic model of the robot, the computational cost during the planning phase trajectory will be increased. This is because more variables are needed to represent the state space of the robot. But when taking into account these constraints during the planning phase, the trajectories generated are feasible to be followed. The probabilistic motion planners can be used to minimize the impact of high computational cost due to the increase of variables that represent the state space. These planners are also called sampling based motion planners. The search for a collision-free path between two states is done randomly. If a solution exists, the probability of the algorithm to find it tends to one while the search time tends to infinity, that is, the longer time the algorithm has to perform the search will be more likely to find the solution. This paper proposes a sampling based motion planner that takes into account the kinematic and dynamic aspects of the robot. Furthermore this approach allows one to know and take into account the effects of the controller that perform the trajectory tracking, still in the motion planning phase. The planned trajectories were performed on the robot Pioneer 3AT. Data related to the computational cost of the algorithm were analyzed. Following the experimental results are presented both in the planning of trajectories and in the tracking phase.

O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de navegação global para que veículos agrícolas autônomos possam executar missões em campos de cultivo através de um sistema de planejamento de trajetórias. Missões podem ser entendidas como sendo tarefas (p.ex.: de monitoramento, coleta de amostras, etc.) através de pequenas rotas que os veículos devem seguir ao longo de seus trabalhos diários, percorrendo a menor distância possível entre os pontos de origem e destino. O planejamento de trajetória foi dividido em etapas para facilitar o entendimento de cada uma delas. O mapeamento apresentado neste trabalho foi feito em regiões de cultivo de café nos estados de São Paulo e Minas Gerais. Os pontos do mapa foram amostrados utilizando um módulo receptor de sinal GPS (Global Positioning System) ao longo dos caminhos onde é possível a passagem do veículo dentro da plantação. Uma etapa importante para o sucesso deste sistema é a etapa de pré-processamento dos dados. Nesta etapa são inseridas as relações entre os pontos do mapeamento da área. As missões foram pré-definidas de modo a testar o cálculo do caminho de custo mínimo que é realizado através do algoritmo de Dijkstra. A cada ponto da rota é fornecido o ângulo de direção com o qual o veículo deve estar em relação ao Norte geográfico. De acordo com a mudança pretendida do ângulo de direção é proposta uma suavização nesta mudança através da alteração do percurso para um arco de circunferência. Neste caso, o raio de giro é informado. A última etapa consiste em fornecer a velocidade máxima de deslocamento do veículo em função da mudança de direção e velocidade angular máxima do centro de massa do veículo. O sistema proposto neste trabalho foi capaz de determinar o caminho com a menor distância entre dois pontos do mapeamento (coordenadas geográficas) e o calcular da distância entre os pontos. Embora a fórmula utilizada para calcular a distância entre duas coordenadas geográficas considerar o formato da Terra como sendo uma esfera, isto não gerou erro significativo para a aplicação proposta. A suavização proposta possibilitou, em alguns pontos, o aumento da velocidade de deslocamento por fazer a mudança do ângulo de direção de forma menos abrupta. / The objective of this work is to develop a global navigation system for autonomous agricultural vehicles can perform missions in crop fields through a system of path planning. Missions can be understood as tasks (eg monitoring, sampling, etc.). Through small routes that vehicles must follow throughout their daily jobs, traveling the shortest possible distance between the points of origin and destination. The path planning was divided into steps to make it easy to understand each one. The mapping presented in this work was done in coffee-growing regions in the state of São Paulo and Minas Gerais. The map points have been sampled using a GPS receiver module along the path where it is possible to move the vehicle within the plantation. An important step for the success of this system is the data pre-processing step. In this step are inserted the relations between the points of the mapping. The missions are predefined in order to test if the calculation of the minimum cost path made by Dijkstra algorithm is correct. At each point of the route is given the vehicle heading angle (vehicle position towards the geographic North). According to the intended change of the heading angle is proposed a smoothing method to smooth this change by changing the route to an arc. In this case, the turning radius is reported. The last step is to provide the maximum speed of the vehicle due to the change of direction and maximum angular speed of the center of mass. The system proposed in this paper was able to determine the path with the shortest distance between two points of the mapping (geographic coordinates) and calculate the distance between these points. Although the formula used to calculate the distance between two geographical coordinates consider the shape of the Earth as a sphere, this did not generate significant errors for the proposed application. The proposed smoothing allowed, in some cases, to increase the vehicle speed by making the change of heading angle less abrupt.

O planejamento de movimento é um dos problemas fundamentais em navegação autônoma para robôs móveis. Uma vez planejado o caminho, o robô executa o acompanhamento da trajetória, frequentemente, com o auxílio de um controlador em malha fechada. Este controlador tem o objetivo de minimizar os erros de acompanhamento, a fim de que a trajetória executada se aproxime da trajetória planejada. Entretanto a maioria dos planejadores de movimento não levam em consideração o modelo dinâmico do robô, dificultando assim o trabalho do controlador que executa o acompanhamento da trajetória. Incluindo as restrições cinemáticas e dinâmicas do modelo do robô, o custo computacional durante a fase de planejamento de trajetória será mais alto. Isto ocorre pois são necessárias mais variáveis para representar o espaço de estados do robô. No entanto ao levar em consideração tais restrições durante a fase de planejamento, as trajetórias geradas serão factíveis de serem acompanhadas. Os planejadores probabilísticos de movimento podem ser usados para minimizar o impacto do alto custo computacional, devido ao aumento de variáveis que representam o espaço de estados. Tais planejadores também são chamados de planejadores de movimento baseados em amostragem. A busca por um caminho livre de colisões entre dois estados é feito de maneira aleatória. Caso exista uma solução, a probabilidade do algoritmo encontrá-la tende para 1 quanto do tempo de busca tende a infinito, isto é, quanto mais tempo o algoritmo possui para realizar a busca será mais provável que ele encontre a solução. Neste trabalho é proposto um planejador de movimentos baseado em amostragem que leva em consideração os aspectos cinemáticos e dinâmicos do robô. Além disto esta abordagem de planejamento desenvolvida permite conhecer e levar em consideração os efeitos do controlador que faz o acompanhamento da trajetória, ainda na fase de planejamento de movimento. As trajetórias planejadas foram executadas no robô Pioneer 3AT. Foram levantados os dados relacionados ao desempenho do algoritmo em termos de custo computacional. E na sequência são apresentados os resultados experimentais tanto na parte de planejamento de trajetórias quanto na fase de acompanhamento. / Motion planning is one of the fundamental problems in autonomous navigation for mobile robots. Once the path is planned, the robot performs the trajectory tracking, often with the aid of a closed loop controller. This controller is designed to minimize tracking errors, in order that tracked trajectory get closer to planned path. However, the most motion planners do not take into account the dynamic model of the robot, thus hindering the work of closed loop controller. When including the kinematic constraints and dynamic model of the robot, the computational cost during the planning phase trajectory will be increased. This is because more variables are needed to represent the state space of the robot. But when taking into account these constraints during the planning phase, the trajectories generated are feasible to be followed. The probabilistic motion planners can be used to minimize the impact of high computational cost due to the increase of variables that represent the state space. These planners are also called sampling based motion planners. The search for a collision-free path between two states is done randomly. If a solution exists, the probability of the algorithm to find it tends to one while the search time tends to infinity, that is, the longer time the algorithm has to perform the search will be more likely to find the solution. This paper proposes a sampling based motion planner that takes into account the kinematic and dynamic aspects of the robot. Furthermore this approach allows one to know and take into account the effects of the controller that perform the trajectory tracking, still in the motion planning phase. The planned trajectories were performed on the robot Pioneer 3AT. Data related to the computational cost of the algorithm were analyzed. Following the experimental results are presented both in the planning of trajectories and in the tracking phase.

O trabalho apresentado destaca a importância do uso de práticas agrícolas que estimulem a manutenção da agricultura em níveis de alta produtividade, mas que, ao mesmo tempo, viabilizem uma minimização dos efeitos negativos da agricultura sobre o meio ambiente. O trabalho situa-se no contexto da aquisição de informação sobre a plantação considerando sua variabilidade para uso em Agricultura de Precisão. Foi proposto o desenvolvimento de um método inteligente de amostragem, que faz uso de sensores embarcados em veículos autônomos com capacidade de processamento em conjunto com técnicas geoestatísticas de amostragem. O processo de amostragem proposto leva em consideração a dependência espacial do campo, obtendo apenas a quantidade de informação necessária para reproduzir confiavelmente a variável em estudo para análises posteriores, amostrando mais densamente áreas de maior variabilidade e menos densamente áreas de menor variabilidade. O método desenvolvido estabelece a exploração em duas fases. Na fase de levantamento exploratório é utilizado um esquema de amostragem aninhado adaptado para as características do sistema de coleta de dados, nesta fase é realizada uma primeira avaliação sobre a escala espacial de variabilidade do campo. Na fase do levantamento principal são realizados ciclos de amostragens em grade, quantas vezes seja necessário até que critérios de decisão sejam atingidos. Nestes ciclos, ou etapas, são tomadas decisões com base na qualidade e na densidade de variabilidade das amostras. Tais decisões estabelecem se a área deve ser mais amostrada ou dividida em subáreas. A mínima precisão que se deseja alcançar é determinada pelo usuário e também limitada pelas capacidades estruturais da máquina que realizará aplicações a taxa variada. Em comparação com métodos tradicionais de obtenção de dados com sensores embarcados, as análises dos resultados mostram reduções que chegam a 98% na quantidade de pontos amostrados e redução de mais de 49% na distância final percorrida pelo veículo. Assim, a utilização do método proposto viabiliza a redução em custos computacionais de armazenagem e processamento, de gastos com combustíveis e de tempo de mão de obra. Os resultados evidenciam que é viável a amostragem baseada na densidade de variabilidade, racionalizando a quantidade, a qualidade e a disposição da informação obtida e armazenada. Em conclusão, o método de amostragem proposto apresenta potencial capacidade para sua utilização como uma ferramenta de apoio às novas práticas agrícolas, oferecendo uma alternativa mais eficiente e inteligente aos métodos tradicionais de coleta de dados. / The present work highlights the importance of using farming practices that encourage the maintenance of agriculture in high levels of productivity and, at the same time, enable reduction of the negative effects of agriculture on the environment. The work is in the context of acquisition of crop information considering its variability for use in Precision Agriculture. The development of a smart sampling method has been proposed, which uses of embedded sensors in autonomous vehicles with a processing capacity together with sampling geostatistics techniques. The sampling process takes into account the spatial dependence of the field, obtaining strictly the necessary amount of information to subsequent analyzes in a reliable way. It also aims to sample areas of higher variability more densily and areas of lower variability less densily. The developed method performs the exploration in two phases. In the exploratory phase, a nested sampling scheme adapted to the characteristics of the system is used. In this phase, the first assessment about the spatial scale of variability of the field is done. In the main survey phase, grid samplings are performed in stages, as many times as necessary until the decision criteria are reached. At the stages of the main survey, decisions are taken based on the quality and variability density of the samples, and this establishes whether the area should be better sampled or divided into subareas. The user determines the minimum precision to be reached. The structural capabilities of the machine, that will perform the variable rate applications, also restrict the system precision. The result analyses show that the number of samples reduced 98% and the final distance ran by the autonomous vehicle reduced 49%, compared to traditional methods that use embedded sensors to collect data. Thus, the use of the proposed method represents reduced computational costs of data storage and processing, fuel costs and manpower. The results show that the sampling based on variability density is feasible, rationalizing the quantity, quality and layout of the information obtained and stored. In summary, the proposed sampling method shows potential capacity to be used as a tool to support new agricultural practices, offering a more efficient and smart alternative to traditional methods of data collection.