La problématique de cette thèse se tient à l'interface des domaines scientifiques de l'adéquation algorithme architecture, des systèmes de vision bio-inspirée en robotique mobile et du traitement d'images.Le but est de rendre un robot autonome dans son processus de perception visuelle, en intégrant au sein du robot cette tâche cognitive habituellement déportée sur un serveur de calcul distant.Pour atteindre cet objectif, l'approche de conception employée suit un processus d'adéquation algorithme architecture, où les différentes étapes de traitement d'images sont analysées minutieusement.Les traitements d'image sont modifiés et déployés sur une architecture embarquée de façon à respecter des contraintes d'exécution temps-réel imposées par le contexte robotique.La robotique mobile est un sujet de recherche académique qui s'appuie sur des approches bio-mimétiques.La vision artificielle étudiée dans notre contexte emploie une approche bio-inspirée multi-résolution, basée sur l'extraction et la mise en forme de zones caractéristiques de l'image.Du fait de la complexité de ces traitements et des nombreuses contraintes liées à l'autonomie du robot, le déploiement de ce système de vision nécessite une démarche rigoureuse et complète d'exploration architecturale logicielle et matérielle.Ce processus d'exploration de l'espace de conception est présenté dans cette thèse.Les résultats de cette exploration ont mené à la conception d'une architecture principalement composée d'accélérateurs matériels de traitements (IP) paramétrables et modulaires, qui sera déployée sur un circuit reconfigurable de type FPGA.Ces IP et le fonctionnement interne de chacun d'entre eux sont décrits dans le document.L'impact des paramètres architecturaux sur l'utilisation des ressources matérielles est étudié pour les traitements principaux.Le déploiement de la partie logicielle restante est présenté pour plusieurs plate-formes FPGA potentielles.Les performances obtenues pour cette solution architecturale sont enfin présentées.Ces résultats nous permettent aujourd'hui de conclure que la solution proposée permet d'embarquer le système de vision dans des robots mobiles en respectant les contraintes temps-réel imposées. / This Ph.D Thesis stands at the crossroads of three scientific domains : algorithm-architecture adequacy, bio-inspired vision systems in mobile robotics, and image processing.The goal is to make a robot autonomous in its visual perception, by the integration to the robot of this cognitive task, usually executed on remote processing servers.To achieve this goal, the design approach follows a path of algorithm architecture adequacy, where the different image processing steps of the vision system are minutely analysed.The image processing tasks are adapted and implemented on an embedded architecture in order to respect the real-time constraints imposed by the robotic context.Mobile robotics as an academic research topic based on bio-mimetism.The artificial vision system studied in our context uses a bio-inspired multi-resolution approach, based on the extraction and formatting of interest zones of the image.Because of the complexity of these tasks and the many constraints due to the autonomy of the robot, the implementation of this vision system requires a rigorous and complete procedure for the software and hardware architectural exploration.This processus of exploration of the design space is presented in this document.The results of this exploration have led to the design of an architecture primarly based on parametrable and scalable dedicated hardware processing units (IPs), which will be implemented on an FPGA reconfigurable circuit.These IPs and the inner workings of each of them are described in the document.The impact of their architectural parameters on the FPGA resources is studied for the main processing units.The implementation of the software part is presented for several potential FPGA platforms.The achieved performance for this architectural solution are finally presented.These results allow us to conclude that the proposed solution allows the vision system to be embedded in mobile robots within the imposed real-time constraints.

La robotique mobile est un domaine en plein essor. L'un des domaines de recherche consiste à permettre à un robot de cartographier son environnement tout en se localisant dans l'espace. Les techniques couramment employées de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) restent généralement coûteuses en termes de puissance de calcul. La tendance actuelle vers la miniaturisation des systèmes impose de restreindre les ressources embarquées. L'ensemble de ces constatations nous ont guidés vers l'intégration d'algorithmes de SLAM sur des architectures adéquates dédiées pour l’embarqué.Les premiers travaux ont consisté à définir une architecture permettant à un robot mobile de se localiser. Cette architecture doit respecter certaines contraintes, notamment celle du temps réel, des dimensions réduites et de la faible consommation énergétique.L’implantation optimisée d’un algorithme (EKF-SLAM), en utilisant au mieux les spécificités architecturales du système (capacités des processeurs, implantation multi-cœurs, calcul vectoriel ou parallélisation sur architecture hétérogène), a permis de démontrer la possibilité de concevoir des systèmes embarqués pour les applications SLAM dans un contexte d’adéquation algorithme architecture. Une seconde approche a été explorée ayant pour objectif la définition d’un système à base d’une architecture reconfigurable (à base de FPGA) permettant la conception d'une architecture fortement parallèle dédiée au SLAM. L'architecture définie a été évaluée en utilisant une méthodologie HIL (Hardware in the Loop).Les principaux algorithmes de SLAM sont conçus autour de la théorie des probabilités, ils ne garantissent en aucun cas les résultats de localisation. Un algorithme de SLAM basé sur la théorie ensembliste a été défini garantissant l'ensemble des résultats obtenus. Plusieurs améliorations algorithmiques sont ensuite proposées. Une comparaison avec les algorithmes probabilistes a mis en avant la robustesse de l’approche ensembliste.Ces travaux de thèse mettent en avant deux contributions principales. La première consiste à affirmer l'importance d'une conception algorithme-architecture pour résoudre la problématique du SLAM. La seconde est la définition d’une méthode ensembliste permettant de garantir les résultats de localisation et de cartographie. / Mobile robotics is a growing field. One important research area is Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). Algorithms commonly used in SLAM are generally expensive in terms of computing power. The current trend towards miniaturization imposes to restrict the embedded processing units. All these observations lead us to integrate SLAM algorithms on dedicated architectures suitable for embedded systems.The first work was to define an architecture for a mobile robot to localize itself. This architecture must satisfy some constraints, including the real-time, small dimensions and low power consumption. The optimized implementation of a SLAM algorithm, using the best architectural characteristics of the system (capacity of processors, multi-core implementation, SIMD instructions or parallelization on heterogeneous architecture), has demonstrated the ability to design embedded systems for SLAM applications in the context of Hardware-Software codesign.A second approach has been explored with the aim of designing a system based on a reconfigurable architecture (FPGA-based) for a highly parallel architecture dedicated to SLAM. The defined architecture was evaluated using a HIL (Hardware in the Loop) methodology.The main SLAM algorithms use the probabilistic theories, they do not guarantee their localization results. A SLAM algorithm based on interval analysis is defined to guarantee the overall results. Several algorithmic improvements are then proposed. A comparison with probabilistic algorithms highlighted the robustness of the approach.This thesis put forward two main contributions. The first is to affirm the importance of the hardware software codesign to solve the problem of SLAM with real-time constraint. The second is the definition of a new algorithm to ensure the results of localization and mapping.