The development of anti-collision robotic systems has undergone several advances in algorithms of route planning. These systems, widely used in autonomous activities, generate free routes of collisions with objects in the workspace of the robot. In this context, the Artificial Potential Fields technique has been the focus of improvements in recent years due to its simplicity of application and efficiency in real-time systems, due to the fact that it does not require a global mapping of the robot's workspace. In spite of its efficiency, this technique is susceptible to local minima problems of different natures, such as: Goals Non-Reachable with Obstacles Nearby and Reacharound Local Minimum Problem. To solve these problems, an improvement called Adaptive Artificial Potential Fields is used in conjunction with the Subgoal Selection, Goal Configuration Sampling and Convex Hull techniques. The Robot Operating System (ROS) framework and a collaborative robot manipulator UR5 validate the proposed method. Resumo: O desenvolvimento de sistemas robóticos anticolisão tem passado por diversos avanços em algoritmos de planejamento de rotas. Estes sistemas, amplamente utilizados em atividades autônomas, geram rotas livres de colisões com objetos naárea de trabalho do robô. Neste contexto, a técnica dos Campos Potenciais Artificiais tem sido foco de melhorias nosúltimos anos devido a sua simplicidade de aplicação e eficiência em sistemas de tempo real, pelo fato de não necessitar de um mapeamento global daárea de trabalho do robô. Apesar da sua eficiência, esta técnicaé suscetível a problemas de mínimos locais de naturezas diferentes, como: Goals Non-Reachable with Obstacles Nearby e Reacharound Local Minimum Problem. Para solucionar estes problemas, uma melhoria chamada de Campos Potenciais Artificiais Adaptativosé utilizada em conjunto com as técnicas de Subgoal Selection, Goal Configuration Sampling e Convex Hull. Resultados experimentais com o framework Robot Operating System (ROS) e um Manipulador Robótico colaborativo UR5 validam a abordagem proposta.