Los avances recientes en la agricultura de precisión se deben a la emergencia de sistemas robóticos modernos. Por ejemplo, los sistemas aéreos no tripulados (UAS) ofrecen nuevas posibilidades que mejoran la solución de problemas existentes en esta área en muchos aspectos diferentes. La razón se debe a la capacidad de estas plataformas para realizar actividades a diferentes niveles de complejidad. Por lo tanto, esta investigación presenta una solución de robot múltiple-cooperativo para los sistemas UAS y vehículos terrestres no tripulados (UGV) para su inspección conjunta de trampas en olivares. Este trabajo evaluó la navegación basada en visión de UAS y UGV basada en una trampa amarilla fija en los árboles para proporcionar datos de posición visual utilizando los algoritmos You Only Look Once (YOLO). La configuración experimental evaluó el algoritmo de control difuso aplicado al UAS para hacer que llegue eficientemente a la trampa. Se realizaron pruebas experimentales en un entorno de simulación realista utilizando un sistema operativo de robot (ROS) y plataformas CoppeliaSim para verificar el rendimiento de la metodología, y todas las pruebas consideraron condiciones ambientales específicas del mundo real. Se evaluó un algoritmo de búsqueda y aterrizaje basado en procesamiento visual de etiquetas de realidad aumentada (AR-Tag) para permitir el retorno y aterrizaje del UAS en la base de UGV. Los resultados obtenidos en este trabajo demuestran la robustez y viabilidad de la arquitectura de robot múltiple-cooperativo para UGVs y UASs aplicados en el escenario de inspección de olivos.