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Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. A robótica móvel, desde o seu surgimento, sempre foi uma área que despertou o interesse e atenção de pesquisadores. Hoje, graças ao avanço tecnológico, robôs moveis estão cada vez mais disponíveis. Movida pela transformação digital, a indústria viu também a possibilidade de utilizar robôs móveis em suas instalações. Dentre as áreas industriais que apresentam grande importância para a economia brasileira, destaca-se a mineração. Diferentemente de outros ambientes, a mineração apresenta um universo desafiador aos robôs, dificultando o seu desenvolvimento. Este trabalho esta inserido neste contexto e é desenvolvido sobre três estudos de caso aplicados a mineração: (i) a necessidade de rastrear o minério de cobre ao longo da cadeia de produção, (ii) a necessidade de reconstruir ambientes confinados e (iii) a necessidade de inspecionar dutos da cadeia de produção. Foram propostas soluções para cada uma dessas necessidades: (i) desenvolvimento de hardware e software para melhorar o controle de rastreabilidade de minério de cobre por meio de lançamentos de etiquetas eletrônicas RFID, (ii) estudo investigativo em fotogrametria para executa-la em espaços confinados visando a reconstrução 3D do ambiente e (iii) a construção e avaliação de sistema computacional deep learning para a identificação de falhas precoces na tubulação de rejeitos da Usina do Salobo. Ao final de cada estudo de caso, considerações finais são apresentadas demonstrando os resultados obtidos. Mobile robotics, since its inception, has always been a focus of interest and attention of researchers. Today, thanks to technological advancement, mobile robots are increasingly available. Driven by the digital transformation, the industry also saw the possibility of using mobile robots in its facilities. Among the industrial areas that are of great importance to the Brazilian economy, mining stands out. Unlike other environments, mining presents a challenging universe for robots, making their development difficult. This work is inserted in this context and is developed on three case studies applied to mining: (i) the need to track copper ore along the production chain, (ii) the need to reconstruct confined environments, and (iii) the need to inspect pipelines in the production chain. Solutions were proposed for each of these needs: (i) hardware and software development to improve copper ore traceability control through the launch of RFID electronic tags, (ii) investigative study in photogrammetry to perform it in confined spaces aiming at the 3D reconstruction of the environment and (iii) the construction and evaluation of a deep learning computational system for the identification of early failures in the tailings pipe of the Salobo Plant. At the end of each case study, final considerations are presented demonstrating the results obtained.