Las malezas son uno de los factores de reducción del rendimiento de la producción agropecuaria, que generan pérdidas económicas por disminución en la producción, por competir por nutrientes y agua, y por el costo de los controles que requieren. La adaptación a los químicos utilizados y la gran presión de selección debido al uso indiscriminado de los mismos ha aumentado la resistencia de las malezas, convirtiéndolas en una problemática mundial y central en la producción agrícola, forestal y horti-fruticola. Por otro lado, crece el interés ṕor métodos alternativos de control de malezas más amigables con la salud de los trabajadores y el ambiente que incluyen remoción mecánica, solarización, mulch, herbicidas naturales, agua a alta temperatura, calor superficial, lentes de Fresnel, métodos eléctricos y láser. En la actualidad, el uso de vehículos autónomos no tripulados y el análisis de imágenes mediante redes neuronales profundas sobresalen como exponentes tecnológicos para la identificación, control automatizado y monitoreo de maleza. Teniendo en cuenta esto, el proyecto propuesto propone integrar estas tecnologías junto a prototipos para el control de maleza con un abordaje sustentable y económicamente conveniente en plantaciones frutales. En el marco de este proyecto se desarrollarán al menos dos prototipos para el control de malezas que tendrán en cuenta las características de los campos de los productores frutícolas de la región de Progreso y las prácticas de manejo particulares llevadas adelante por ellos. Los prototipos desarrollados se evaluarán tanto de forma aisladas como integradas al vehículo autónomo móvil, y se realizarán pruebas exhaustivas de campo con el robot y el prototipo que alcance mejores resultados en el control de las malezas. Este sistema de control de malezas basado en un vehículo autónomo no tripulado terrestre trabajará de forma coordinada con un sistema de monitoreo aéreo de forma de optimizar el proceso. Todos los datos recabados por el sistema estarán georeferenciados y se mantendrá un registro histórico para análisis del sistema a largo plazo.