Los sistemas robóticos móviles se han vuelto cada día más populares y es de interés que un equipo de robots sea capaz de trabajar en paralelo. Esto permite aumentar la productividad paralelizando el trabajo y realizando tareas que requieren más de un robot trabajando simultáneamente, pero a su vez conlleva la dificultad de resolver problemas de coordinación y de evitar posibles colisiones entre robots. En tal sentido es de vital importancia que los robots puedan navegar en un entorno de manera autónoma y segura. En este proyecto se presentan 3 estrategias para equipos de múltiples robots móviles, una estrategia con enfoque cooperativo y dos con enfoque independiente. Entre las independientes tenemos una estrategia puramente reactiva y una estrategia híbrida a la que se le agrega un paso previo de planificación del camino. La estrategia reactiva utiliza campos de potenciales en donde cada robot actúa independientemente del resto, basándose en la información que recibe a través de sus sensores utilizando fuerzas atractivas, repulsivas y tangenciales. La estrategia cooperativa utiliza el algoritmo de búsqueda A* sobre una grilla de ocupación bidimensional que obtiene para cada robot los caminos óptimos libres de colisiones con obstáculos estáticos del ambiente. A partir de estos caminos, se realiza una coordinación para adaptar la forma en que los robots recorren estos caminos, evitando así que ocurran colisiones entre ellos. La estrategia híbrida utiliza A* para obtener los caminos óptimos al destino pero los robots llevan a cabo el camino sin coordinación, utilizando campos potenciales para evitar choques. La implementación de las estrategias es realizada en el entorno ROS (C++) y las pruebas de las mismas se llevan a cabo utilizando el simulador Webots. Para evaluar el desempeño se realizaron pruebas automáticas para distintos tipos de escenarios, obteniendo un conjunto de métricas (tiempo promedio de resolución, tiempo promedio de procesamiento, distancia recorrida promedio). Teniendo en cuenta los análisis realizados, cada estrategia maximiza su potencial en diferentes entornos dependiendo de las restricciones del problema y características del mismo.