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Résumé :
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Dans cette thèse, nous présentons des algorithmes de localisation d'un robot mobile qui se déplace dans un milieu balisé. Après avoir fait le tour des différents capteurs et techniques de localisation-navigation des robots mobiles, nous définissons la solution proposée : capteurs non-sophistiqués avec informations faciles à traiter. Deux types de capteurs sont envisagés : télémètre U.S./I.R. avec balises actives et goniomètres avec balises passives. Afin de développer et tester différents algorithmes, nous avons décrit les capteurs utilisés et élaboré un modèle statistique des mesures. Des algorithmes d'optimisation de la position du robot à partir d'une position approchée sont ensuite étudiés en utilisant au mieux toutes les informations provenant des balises. Le critère retenu est celui des moindres carrés repondérés. Deux algorithmes itératifs sont comparés : gradient à pas prédéterminé et Gauss-Newton. Une étude, d'abord menée avec des mesures exactes puis "régulières", permet de conclure que la méthode du second ordre est la plus rapide et que l'estimateur obtenu est quasi-efficace. Un test de cohérence entre les grandeurs mesurées et estimées permet de détecter et rejeter les mesures aberrantes. Un algorithme de localisation du véhicule lorsque sa position n'est pas du tout connue est ensuite proposé, la méthode tenant toujours compte du fait que certaines mesures peuvent être aberrantes. Une méthode d'identification des balises lorsqu'elles ne sont pas codées est également décrite ainsi qu'un algorithme de calibration initiale du champ de balises. Nous envisageons aussi de recaler la position plus ou moins précise accordée à certaines balises portables, en utilisant le formalisme de Kalman. La fusion d'informations, dans ce même formalisme, est enfin développée en utilisant les informations provenant des balises et celle d'un système de mesure des déplacements du véhicule et ce, dans le but d'avoir une meilleure estimation de la position du robot.
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