Cette thèse aborde le problème de la localisation d'un robot mobile autonome en environnements naturels. La première partie du mémoire s'intéresse aux méthodes algorithmiques pouvant fournir une estimation de position et une classification de ces différentes méthodes en trois grandes catégories est proposée. La première classe présentée est dite " locale ". Elle repose sur un niveau d'abstraction très faible et utilise des données " brutes " ; la position du robot est calculée de façon incrémentale, par cumul de déplacements élémentaires. L'odométrie appartient à cette classe et ce document présente une analyse de ses performances. Une méthode originale d'estimation visuelle des déplacements est également proposée. Elle utilise la stéreo-vision et effectue le suivi de pixels dans une séquence d'images vidéo pour en déduire des déplacements élémentaires. Cette méthode permet de pallier certains inconvénients de l'odométrie, notamment en terrains accidentés. Les positions produites par les méthodes locales sont cependant sujettes à des dérives inexorables. Il est donc nécessaire d'utiliser des méthodes de la seconde classe --- dite " globale ". Celles-ci permettent, dans certaines circonstances, de réduire la dérive des méthodes locales (on trouve notamment dans cette catégorie les méthodes de localisation sur amers). Une méthode basée sur des cartes d'élévations est présentée. Cette représentation permet un recalage en position par minimisation d'une distance entre une image 3D locale et le modèle. De plus, grâce à une technique particulière de construction, une mémorisation de la trajectoire du robot permet de rétro-propager des modifications sur certaines positions et de garantir ainsi une (meilleure) cohérence spatiale du modèle. La dernière catégorie, regroupant les méthodes de localisation par rapport à un modèle initial ou les méthodes " absolues ", ne sont pas abordées dans ce document. La deuxième partie du mémoire analyse les problèmes posés par l'intégration des diverses méthodes à bord d'un robot dans le but de doter celui-ci d'un éventail de fonctionnalités, éventuellement redondantes. Une démonstration de navigation, réalisée grâce au robot Lama du groupe RIA du LAAS, est détaillée. L'intégration a été réalisée à travers le formalisme défini dans l'architecture LAAS (architecture pour les systèmes autonomes) et a abouti à la précision, au sein de cette architecture, du cadre nécessaire aux fonctionnalités de localisation. Notamment, les problèmes du datage des données et de fusion des informations de position sont pris en compte et une réflexion sur les transferts de données est proposée.