Este trabalho trata da obten o de um regulador linear quadr tico (LQR) robusto deduzido a partir de sistemas no espa o de estados sujeitos a incertezas nos par metros. A t cnica utilizada baseou-se na aplica o dos m todos de otimiza o BDU (Bounded Data Uncertainties), que se trata de um problema de m nimos quadrados regularizados com incertezas nos par metros, e dos Multiplicadores de Lagrange. Buscou-se a solu o tima para o pior cen rio poss vel, ou seja, maximizando as incertezas. Obteve-se tamb m o LQR nominal, novamente com a aplica o dos Multiplicadores de Lagrange e comparou-se os dois algoritmos aplicados a um sistema incerto. Atrav s de simula es realizadas no MATLAB(R), foi comprovada a melhor performance do algoritmo que considera a propriedade de robustez, como era esperado. A partir desta compara o, verificou-se a efic cia do regulador robusto, abrangendo uma classe de perturba es que possuem determinada estrutura pr -definida, as quais abrangem uma grande gama de incertezas encontradas em sistemas reais a serem controlados.