Veículos aéreos não tripulados (VANT s) são criações relativamente novas, concebidas em épocas onde as tecnologias disponíveis não permitiam sua adequada construção e operação. Recentemente, com o avanço tecnológico, VANT s deixaram de ser apenas ideias e se tornaram realidade. O emprego de técnicas computacionais que possibilitem que tais dispositivos se tornem capazes de executar tarefas de modo autônomo tem sido um campo de intensos estudos nos dias atuais. Tipicamente, tais técnicas são compostas por algoritmos computacionais executados em unidades de processamento, embarcadas ou não nos drones, que tomam decisões em função de informações coletadas por meio sensores embarcados no drone. Apesar de, na grande maioria das aplicações, o estado da arte atual ter se mostrado capaz de atender as demandas associadas a capacidade de processamento computacional requerida para execução destes algoritmos, observa-se que o tempo de autonomia de voo desses dispositivos ainda representa um grande desafio, tendo em vista limitações tecnológicas, associadas principalmente na eficiência de motores, armazenamento de energia nas baterias e relação força de empuxo por peso. Dessa forma, técnicas que possibilitem a redução do peso da aeronave, mas ainda permitam um voo autônomo e confiável, são indispensáveis. O IMAV (International Micro Air Vehicles Conference and Competition) é uma das mais importantes competições internacionais focada em fomentar o desenvolvimento de tecnologias chave para o desenvolvimento de drones inteligentes. Os requisitos da competição demandam o desenvolvimento de sistemas autônomos, leves e energeticamente eficientes. O projeto aqui desenvolvido se insere neste contexto, visando contribuir para o desenvolvimento de um VANT autônomo para o IMAV2018, que ocorrerá em novembro de 2018 em Melbourne, Austrália. Em específico, objetiva-se contribuir para a navegação robusta do sistema por um dos elementos do percurso do IMAV2018, focando no desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagem capazes de implementar um seguidor de corda, além do reconhecimento e desvio de obstáculos que possam estar na trajetória de navegação do drone. Os algoritmos computacionais desenvolvidos são descritos e avaliados. Os resultados dos testes efetuados indicaram um grande potencial da técnica desenvolvida para realização da navegação autônoma do drone, baseada em visão computacional.