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The autonomy of agricultural machines has been an important research field for Precision Agriculture. With the use of global positioning systems (GPS), the farmer is able to maximize the yield of his land through precise sowing. For other machines to perform actions after planting, the farmer often does not have data on the exact location of each row of the plantation; therefore, just being guided by the global position is not enough. The present work proposes an approach consisting of two steps for the control of the Soybot agricultural robot: a computer vision technique for the robot to travel through the interior of a grown plantation, without damaging it; and a path planning technique so that, at the end of the plantation row, it enters in the next row. Resumo: A autonomia de máquinas agrícolas tem sido uma área de pesquisa importante para a Agricultura de Precisão. Com a utilização de sistemas de posição global (GPS), o fazendeiro consegue maximizar o rendimento de seu terreno por meio de um semeio preciso. Para que outras máquinas realizem ações após o plantio, muitas vezes o fazendeiro não possui dados da localização exata de cada fileira da plantação; logo, se guiar apenas pela posição global não é suficiente. O presente trabalho propõe uma abordagem composta por dois passos para o controle do robô agrícola Soybot: uma técnica por visão computacional para que o robô percorra o interior de uma plantação crescida, sem danificá-la; e uma técnica de planejamento de caminho para que este, ao final de uma fileira percorrida na plantação, manobre e entre na próxima fileira.

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