Abstract FR:

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la recherche en vision artificielle, destinée à doter les robots de troisième génération de véritables capacités de perception et de raisonnement sur leur environnenent. Le mémoire comporte deux parties qui s'enchaînent logiquement. Dans la première partie, nous étudions la stéréovision passive, dont le but est de produire une représentation tridimensionnelle de l'environnement à partir de son observation simultanée par plusieurs caméras. Nous proposons une méthodologie générique de mise en correspondance d'images stéréoscopiques applicable à des systèmes bi- ou trinoculaires pour des applications robotiques où rapidité et fiabilité sont des critères essentiels. Dans la seconde partie du mémoire, nous étudions la combinaison du mouvement du robot avec la perception visuelle stéréo précédemment étudiée. Nous proposons un formalisme général de fusion d'informations perceptuelles disparates obtenues à des instants et en des lieux différents avec des incertitudes variables. Ce formalisme est utile pour construire des représentations globales à partir de descriptions locales, pour reconnaître des objets et des lieux, pour calculer le mouvement du robot et des objets. Il permet de prendre en compte l'incertitude dans des stratégies de reconnaissance, de déplacement et d'utilisation des capteurs, et de tirer profit de toute information supplémentaire pour la réduire. Dans chaque partie nous présentons et analysons des résultats expérimentaux, et nous discutons les perspectives d'évolution de la recherche.