Há uma grande diversidade de plantas no Brasil, e muitas delas, ao serem estudadas, apresentam elevado teor nutricional, presença de antioxidante, entre outras propriedades, podendo ter um potencial farmacológico significativo e consequentemente gerando aplicações em diversas áreas como saúde, cosmética e culinária. As plantas medicinais são usadas por grande parte da população mundial, como um recurso medicinal alternativo para o tratamento de diversas doenças, visto que em muitas comunidades, representam um recurso mais acessível em diversos sentidos em relação aos medicamentos alopáticos. Destaca-se a utilização das plantas medicinais para fins terapêuticos, em que muitas atividades biológicas conferidas às plantas foram demonstradas, dentre elas a ação no sistema nervoso central, sendo utilizadas para o tratamento e/ou prevenção de transtornos psicossociais como ansiedade e depressão. Sendo assim, o presente estudo tem como objetivo realizar uma revisão bibliográfica sobre as plantas medicinais mais utilizadas no tratamento da ansiedade e depressão. Verificou-se que nos tratamentos, as plantas medicinais e os fitoterápicos são vistos como uma alternativa viável para o tratamento dos quadros de ansiedade e depressão, visto que possuem menos efeitos colaterais. Sendo assim, a presente pesquisa revisou as espécies: Hypericum perforatum L.; Passiflora incarnata L.; Melissa Officinalis L.; Chamomilla recutita L.; Piper methysticum G.; Erythrina verna; Humulus lupulus L. e Crataegus oxyacantha L. Foi possível apresentar a efetividade de todas as espécies citadas, com as descrições encontradas em estudos da literatura.

In this study was developed a three-dimensional robotic device, equipped with a system of actuators, sensors, and controllers to do the individual irrigation of plants in low-cost greenhouses for family farming. After the development were carried out the data collection in the field. In the data analyzing, reported that there was no statistical difference between means for manual irrigation and robotics in the development of agronomic variables of stem height, stem diameter and number of leaves, concluding that the robotic irrigation promoted a lower coefficient of variation and a lower standard deviation in the samples.

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Over the past decades, Robotics is one of the research fields with more advances. From methodologies of low-level control, used on actuators, to high-level control, used with artificial intelligence approaches. One of the most interesting problem that a mobile robot faces is autonomous navigation. For the robot be able to navigate on the environment autonomously, it have to make use of sensory input from one or more sensors that are used to perceive the robot surroundings as well as sensors that measure internal states of the robot. One of the most used control theory methodology is the proportional-integrative-derivative (PID) controller, where its parameters are estimated through a variety of ways, from raw mathematical modeling to the application of hybrid approaches that uses both a mathematical model and metaheuristics such as genetic algorithms. This paper aims to estimate the parameters of the direct current motor through a Kalman filter and use those to estimate the PID parameters to control the DC motor by the usage of a genetic algorithm. Results shows that the derived PID controller is quite efficient on the control of the DC motor used, thus validating the methodology.