The master thesis present the possibilities of processing of electrochemical data from a group of four electrodes with non-selective response (simple sensor array) for electrochemical analysis with potential application of the results achieved in the construction of the sensor field type "electronic tongue". This simple system was applied to the sample simulating the food product. Electrochemical data were processed through mathematical operations such as Gaussian approximation, deconvolution or using basic mathematical operations.

Cette thèse constitue une nouvelle approche pour la prédiction des maladies des plantes dans une plantation par combinaison de fusion de données et modélisation spatio-temporelle. La maladie des plantes est un problème majeur dans le monde de l'agriculture. Par exemple en Malaisie, la maladie de la pourriture de basal de la tige (BSR) causée par le champignon Ganoderma Boninense est la maladie la plus grave pour les plantations de palmiers à huile. Le champignon infecte les palmiers à huile,causant des pertes de rendement et détruisant au final les arbres. Divers facteurs ont été précédemment signalés, qui influencent l'incidence de la BSR, tels que les cultures précédentes, les techniques de replantation, les types de sols et l'âge des arbres. Une gestion efficace et durable des stratégies pour contrôler le BSR se heurte principalement à un manque de compréhension des mécanismes d'établissement de la maladie, de son développement et de sa propagation. La présente recherche est une tentative d'appliquer la technique de fusion de données et la modélisation temporelle en système d'Information géographique (SIG) pour étudier le comportement des maladies des plantes dans un domaine particulier (zone artisanale). Cette recherche portera sur comment les SIG peuvent aider à évaluer la distribution des maladies des plantes dans une plantation de petite échelle. Avec les progrès simultanés dans les systèmes de positionnement global (GPS) et l'utilisation des systèmes d'Information géographique, ces techniques ont fourni de puissants outils d'analyse pour l'agriculture de précision. Les données pour l'analyse proviennent de palmiers à huile des expériences de densité de plantation aux stations de recherche MPOB à Teluk Intan, Perak, Malaisie.Dans le cas de la maladie de la BSR, les résultats de l'émission de modélisation prédictive ont observé une corrélation entre les maladies BSR prédites avec celles visuellement données par le BSR. Il a été constaté que la modélisation prédictive proposée a bien prédit la présence de la maladie de la BSR. Même si au début d'infection des maladies BSR, le modèle n'a pas fixé exactement la distribution de la maladie, la performance du modèle sera améliorée avec la sélection de la source de données. Dans l'ensemble, le modèle a bien prédit la présence de maladies avec une précision allant jusqu'à 98,9 %. / This thesis represents a new approach for predicting plant disease in a plantation through combination of data fusion and spatio-temporal modelling. Plant disease is a major problem in the world of agriculture. Example in Malaysia, basalstem rot disease (BSR) caused by Ganoderma Boinense is the most serious disease for oil palm plantation in Malaysia. The fungus infects oil palm trees, initially causing yield loss and finally killing the trees. Various factors were previously reported to influence incidence of BSR, such as previous crops, techniques for replanting, types of soils and the age of trees. At present effective and sustainable management strategies to control BSR are hampered mainly by a lack of understanding of mechanisms of disease establishment, development and spread. The present research is an attempt to apply data fusion technique and temporal modelling in Geographical Information System (GIS) to investigate the behaviour of plant disease in a specific area (small skill area). This research will focus on how GIS can help to assess the distribution plant disease in a small scale plantation. With concurrent advances in global positioning systems (GPS) and the use of geographical Information Systems(GIS) techniques have provided powerful analysis tools for precision agriculture. Data for analysis were obtained from oil palm planting density experiments at MPOB research stations at Teluk Intan, Perak, Malaysia. In the case of BSR disease, the results of the predictive modelling show a significance correlation between predicted BSR diseases with visually observed BSR data. It found that the proposed predictive modelling has well predicted the presence of BSR disease. Although at the beginning stage of BSR diseases infection, the model has not fitted exactly the distribution of the disease, we believe that with the proper selection of the source of data, the performance of the model will be improved.Overall, the model has well predicted the presence of diseases with accuracy up to 98.9%.

Cette thèse porte sur l'étude des techniques de fusion de données réparties et incertaines au sein d’un réseau de véhicules pour gérer la confiance dans les autres véhicules ou dans les données reçues. L'algorithme de fusion distribuée proposé est basé sur les fonctions de croyance et est appliqué par chaque nœud à la réception des messages. In se base sur la gestion d'une connaissance directe, locale à chaque nœud et d'une connaissance distribuée diffusée dans le réseau. Cette dernière résulte de la fusion des messages par un opérateur adapté prenant en compte les cycles éventuels et limitant l'effet de "data incest". Chaque nœud peut être autonome pour estimer la confiance mais la coopération entre les véhicules permet d'améliorer et de rendre plus robuste cette estimation. L'algorithme peut être adapté au cas d'étude en considérant un ou plusieurs éléments d'observation et en prenant en compte l'obsolescence des données. Lorsqu'il y a plusieurs éléments d'observation, se pose le problème de l'association de données nécessaire avant l'étape de combinaison. Un nouvel algorithme d'association a été formalisé dans le cadre des fonctions de croyance. Il a été démontré que ce problème est équivalent à un problème d'affectation linéaire, qui peut être résolu en temps polynomial. Cette solution est à la fois optimale et beaucoup plus efficace que d'autres approches développées dans ce formalisme. La gestion de la confiance dans les nœuds et dans les données échangées ont été illustrées par la mise en œuvre de deux applications : la détection de faux nœuds dans une attaque Sybil et la gestion de la confiance dans les cartes dynamiques pour la perception augmentée. / This thesis focuses on the study of fusion techniques for distributed and uncertain data in a vehicle network in order to manage the confidence in other vehicles or in received data. The proposed distributed fusion algorithm is based on belief functions and is applied by each node when it receives messages. It is based on the management of direct knowledge, local for each node, and the management of a distributed knowledge broadcasted over the network. The distributed knowledge is the result of the fusion of messages by a suitable operator taking into account the possible cycles and limiting the effect of "data incest". Each node can be autonomous to estimate confidence but cooperation between vehicles can improve and make more robust this estimation. The algorithm can be adapted to the case of study by considering one or more elements of observation and taking into account the data obsolescence. When there are multiple elements of observation, the data association is necessary before the combination step. A new association algorithm was formalized in the framework of belief functions.It has been shown that this problem is equivalent to a linear assignment problem which can be solved in polynomial time. This solution is both optimal and more effective than other approaches developed in this formalism. The confidence management in the nodes and in the received data were illustrated by the implementation of two applications : the detection of false nodes in a Sybil attack and the distributed dynamic maps for enhanced perception

L'objectif est de cette thèse est de développer, de tester puis d'implémenter des schémas de surveillance et d'estimation des paramètres essentiels aux pilotes et aux lois embarquées, offrant ainsi une alternative et un complément aux signaux mesures par les capteurs. Les méthodes développées au cours de la thèse ont donc plusieurs finalités applicatives : estimer les états avion ainsi que des paramètres externes (comme le vent et les erreurs de modélisation), détecter la défaillance d'un ou plusieurs capteurs lorsqu'un dysfonctionnement se produit, et enfin s'adapter à cette dégradation de manière à continuer à délivrer des estimées exploitables par les systèmes sur un horizon temporel plus ou moins long.D'un point de vue pratique, dans le domaine de la détection, on cherchera à ce que le processus de détection d'une panne soit capable : 1) de distinguer une faute sur les sondes d'incidence d'une faute sur le paramètre de vitesse conventionnelle ou d’une erreur sur la masse renseignée par le pilote dès le début du vol. Une faute sur un de ces paramètres est aujourd'hui détectée sans qu'une isolation de la source ne soit possible 2) d'identifier des modes communs de panne, c'est-à-dire un embarquement simultané cohérent de plusieurs capteurs mesurant le même paramètre. La redondance matérielle utilisée aujourd'hui ne permet pas de détecter un embarquement simultané cohérent de deux ou trois capteurs 3) de sélectionner les sources toujours valides lorsque le schéma de vote majoritaire détecte une faute d'un capteur. Le schéma actuellement en usage sur avion combine les sources redondantes pour délivrer une mesure consolidée. En cas d'invalidation de celle-ci suite à la perte d'au moins deux capteurs, il est en effet possible que le troisième soit toujours valide et puisse être utilisé pour le reste du vol.Les bénéfices potentiels à plus long terme se situent donc dans l'amélioration des performances (en réduisant par exemple le nombre de commutations de lois), et dans la diminution de la charge de travail des pilotes en accroissant encore la disponibilité des fonctions de haut niveau destinées à les seconder et à alléger leur tâche (protections du domaine de vol, pilote automatique, etc.). La détection de modes communs de panne participera aussi à augmenter encore la sécurité en vol. / The improvement of the aircraft performance and the decrease of the pilots’workload require more complex new aircraft avionic systems. This complexificationpaves the way for new constraints, such as improving the availability of the most criticalflight parameters used by the pilots (mainly the calibrated airspeed) or by themost advanced flight control systems (as the angle of attack, the altitude pressureor the aircraft weight). Today, their availability is mainly guaranteed by mean of astrong hardware redundancy (triplex type for civil aircraft). However, this solution isperfectible and penalizes the overall system performances in terms of weight, powerconsumption, space requirements and extra maintenance needs. Some faults, suchas common mode failures, which correspond to simultaneous and consistent faultsof at least two sensors measuring a same variable, cannot be detected. In this thesis,a solution based on the principle of the so-called analytical redundancy has beendeveloped to detect them and reconstruct through time the missing signals. Thissolution depends on the measurements, and kinematic and flight dynamic equationsavailable. For instance, the lift force equation combines numerous flight parametersof interest. It is of great value in the data fusion process on condition of having anaccurate surrogate model (as lookup tables adjusted with flight data, neural network,etc.) to estimate the lift force coefficient. In the end, an extended Kalmanfilter has been developed to estimate the critical longitudinal flight parameters. Besides,the existing complementarity between this model-based approach and severalsignal-based methods has permitted to have sensor faults and weight error diagnosisalong with unitary sensor validation capabilities. The architecture and its relatedembedded algorithms finally developed have been done with respect to the strongindustrial constraints (particularly in term of computation burden and formalism).They have been validated using simulation and flight data sets, especially for theisolation of slow drift common mode failures as they represent today the most challengingsensor faults to detect.

Cette thèse traite de la localisation de véhicule. Plusieurs méthodes sont utilisées pour résoudre ce type de problème. Elles peuvent être classées en deux grandes catégories d’approches : les approches probabilistes et les approches déterministes.Ce travail aborde les approches déterministes et plus précisément l'approche ensembliste basée sur l'analyse par intervalles. Les travaux ont été conduits sur des jeux de données réelles collectées en environnements d'extérieur comprenant des capteurs proprioceptifs et extéroceptifs.Lorsque l'on met en jeu plusieurs capteurs fournissant des informations complémentaires ou redondantes, il est important de fusionner les données afin d'améliorer la pose estimée. L'approche détaillée dans ce document utilise les méthodes intervalles et présente le problème de la localisation sous la forme d'un problème de satisfaction de contraintes.La résolution se fait à l'aide d’un solveur à intervalles. Plusieurs algorithmes ont été comparés. Un constat s'est dégagé : les algorithmes de consistance locale ne corrigent pas l'incertitude sur l’orientation. Cette thèse propose une méthode de localisation utilisable dans des applications temps réel et qui corrige l'incertitude sur le cap du véhicule. Nous avons comparé nos résultats à ceux du filtre de Kalman étendu (méthode probabiliste de référence) et mis en avant un des intérêts de notre méthode : l'assurance d'une consistance de la pose (position et orientation du mobile).Cette thèse propose deux contributions. La première est d'ordre méthodologique. Dans l'état de l'art tous les travaux affirment la nécessité (voire l'obligation) d'une décomposition préalable des contraintes du problème avant l'étape de résolution. Nos travaux permettent de prouver le contraire. La deuxième contribution concerne la réduction du domaine de l'incertitude en orientation en couplant la propagation de contraintes et une approche de bissection. / This thesis deals with the vehicle locationand addresses the problem of SLAM (simultaneous localization and mapping). Several methods are used to solve this kind of problem. They can be classified into two broad categories of approaches: probabilistic approach and deterministic approaches. This work addresses the deterministic approaches and more precisely the approach based on interval analysis. The work has been conducted on real data sets collected in outdoor environments with proprioceptive and exteroceptive sensors.When multiple sensors providing complementary or redundant information are put into play, it is important to merge the data to improve the estimated pose. The approach detailed in this document uses the intervals methods and presents the localization problem as a constraint satisfaction problem.The resolution is done using a solver interval. Several solvers were compared. One thing is clear: local consistency algorithms do not address the uncertainty of the orientation. This thesis proposes a method of locating usable in real time applications and corrects the uncertainty in the heading of the vehicle. We compared our results with those of the extended Kalman filter (probabilistic reference method) and highlighted one of the interests of our method: the assurance of consistency of the pose (position and orientation of the mobile).This thesis proposes two contributions. The first is methodological. In the state of the art all works affirm the need (or obligation) to pre-decompose the constraints of the problem before the resolution step. Our work allows to prove otherwise. The second contribution relates to the reduction of the orientation uncertainty by combining constraint propagation and a bisection approach.

Rendre les données multimédias disponibles en ligne devient moins cher et plus pratique sur une base quotidienne, par exemple par les utilisateurs eux-mêmes. Des phénomènes du Web comme Facebook, Twitter et Flickr bénéficient de cette évolution. Ces phénomènes et leur acceptation accrue conduisent à une multiplication du nombre d’images disponibles en ligne. La taille cumulée de ces images souvent publiques et donc consultables, est de l’ordre de plusieurs zettaoctets. L’exécution d’une requête de similarité sur de tels volumes est un défi que la communauté scientifique commence à cibler. Une approche envisagée pour faire face à ce problème propose d’utiliser un système distribué et hétérogène de recherche d’images basé sur leur contenu (CBIRs). De nombreux problèmes émergent d’un tel scénario. Un exemple est l’utilisation de formats de métadonnées distincts pour décrire le contenu des images; un autre exemple est l’information technique et structurelle inégale. Les métriques individuelles qui sont utilisées par les CBIRs pour calculer la similarité entre les images constituent un autre exemple. Le calcul de bons résultats dans ce contexte s’avère ainsi une tàche très laborieuse qui n’est pas encore scientifiquement résolue. Le problème principalement abordé dans cette thèse est la recherche de photos de CBIRs similaires à une image donnée comme réponse à une requête multimédia distribuée. La contribution principale de cette thèse est la construction d’un réseau de CBIRs sensible à la sémantique des contenus (CBIRn). Ce CBIRn sémantique est capable de collecter et fusionner les résultats issus de sources externes spécialisées. Afin d’être en mesure d’intégrer de telles sources extérieures, prêtes à rejoindre le réseau, mais pas à divulguer leur configuration, un algorithme a été développé capable d’estimer la configuration d’un CBIRS. En classant les CBIRs et en analysant les requêtes entrantes, les requêtes d’image sont exclusivement transmises aux CBIRs les plus appropriés. De cette fac ̧on, les images sans intérêt pour l’utilisateur peuvent être omises à l’avance. Les images retournées cells sont considérées comme similaires par rapport à l’image donnée pour la requête. La faisabilité de l’approche et l’amélioration obtenue par le processus de recherche sont démontrées par un développement prototypique et son évaluation utilisant des images d’ImageNet. Le nombre d’images pertinentes renvoyées par l’approche de cette thèse en réponse à une requête image est supérieur d’un facteur 4.75 par rapport au résultat obtenu par un réseau de CBIRs predéfini. / Making multimedia data available online becomes less expensive and more convenient on a daily basis. This development promotes web phenomenons such as Facebook, Twitter, and Flickr. These phenomena and their increased acceptance in society in turn leads to a multiplication of the amount of available images online. This vast amount of, frequently public and therefore searchable, images already exceeds the zettabyte bound. Executing a similarity search on the magnitude of images that are publicly available and receiving a top quality result is a challenge that the scientific community has recently attempted to rise to. One approach to cope with this problem assumes the use of distributed heterogeneous Content Based Image Retrieval system (CBIRs). Following from this anticipation, the problems that emerge from a distributed query scenario must be dealt with. For example the involved CBIRs’ usage of distinct metadata formats for describing their content, as well as their unequal technical and structural information. An addition issue is the individual metrics that are used by the CBIRs to calculate the similarity between pictures, as well as their specific way of being combined. Overall, receiving good results in this environment is a very labor intensive task which has been scientifically but not yet comprehensively explored. The problem primarily addressed in this work is the collection of pictures from CBIRs, that are similar to a given picture, as a response to a distributed multimedia query. The main contribution of this thesis is the construction of a network of Content Based Image Retrieval systems that are able to extract and exploit the information about an input image’s semantic concept. This so called semantic CBIRn is mainly composed of CBIRs that are configured by the semantic CBIRn itself. Complementarily, there is a possibility that allows the integration of specialized external sources. The semantic CBIRn is able to collect and merge results of all of these attached CBIRs. In order to be able to integrate external sources that are willing to join the network, but are not willing to disclose their configuration, an algorithm was developed that approximates these configurations. By categorizing existing as well as external CBIRs and analyzing incoming queries, image queries are exclusively forwarded to the most suitable CBIRs. In this way, images that are not of any use for the user can be omitted beforehand. The hereafter returned images are rendered comparable in order to be able to merge them to one single result list of images, that are similar to the input image. The feasibility of the approach and the hereby obtained improvement of the search process is demonstrated by a prototypical implementation. Using this prototypical implementation an augmentation of the number of returned images that are of the same semantic concept as the input images is achieved by a factor of 4.75 with respect to a predefined non-semantic CBIRn.

L'hypovigilance du conducteur (que ce soit provoquée par la distraction ou la somnolence) est une des menaces principales pour la sécurité routière. Cette thèse s'encadre dans le projet Toucango, porté par la start-up Innov+, qui vise à construire un détecteur d'hypovigilance en temps réel basé sur la fusion d'un flux vidéo en proche infra-rouge et d'informations environnementales. L'objectif de cette thèse consiste donc à proposer des techniques d'extraction des indices pertinents ainsi que des algorithmes de fusion multimodale qui puissent être embarqués sur le système pour un fonctionnement en temps réel. Afin de travailler dans des conditions proches du terrain, une base de données en conduite réelle a été créée avec la collaboration de plusieurs sociétés de transports. Dans un premier temps, nous présentons un état de l'art scientifique et une étude des solutions disponibles sur le marché pour la détection de l'hypovigilance. Ensuite, nous proposons diverses méthodes basées sur le traitement d'images (pour la détection des indices pertinents sur la tête, yeux, bouche et visage) et de données (pour les indices environnementaux basés sur la géolocalisation). Nous réalisons une étude sur les facteurs environnementaux liés à l'hypovigilance et développons un système d'estimation du risque contextuel. Enfin, nous proposons des techniques de fusion multimodale de ces indices avec l'objectif de détecter plusieurs comportements d'hypovigilance : distraction visuelle ou cognitive, engagement dans une tâche secondaire, privation de sommeil, micro-sommeil et somnolence. / Driver hypovigilance (whether caused by distraction or drowsiness) is one of the major threats to road safety. This thesis is part of the Toucango project, hold by the start-up Innov+, which aims to build a real-time hypovigilance detector based on the fusion of near infra-red video evidence and environmental information. The objective of this thesis is therefore to propose techniques for extracting relevant indices as well as multimodal fusion algorithms that can be embedded in the system for real-time operation. In order to work near ground truth conditions, a naturalistic driving database has been created with the collaboration of several transport companies. We first present a scientific state of the art and a study of the solutions available on the market for hypovigilance detection. Then, we propose several methods based on image (for the detection of relevant indices on the head, eyes, mouth and face) and data processing (for environmental indices based on geolocation). We carry out a study on the environmental factors related to hypovigilance and develop a contextual risk estimation system. Finally, we propose multimodal fusion techniques of these indices with the objective of detecting several hypovigilance behaviors: visual or cognitive distraction, engagement in a secondary task, sleep deprivation, microsleep and drowsiness.

La caractérisation de la structure du cerveau humain et les motifs fonctionnelles qu’il fait apparaitre est un défi central pour une meilleure compréhension des pathologies du réseau cérébral telle que l’épilepsie du lobe temporal. Cette caractérisation pourrait aider à améliorer la prédictibilité clinique des résultats d’une chirurgie visant à traiter l’épilepsie.Le fonctionnement du cerveau peut être étudié par l’électroencéphalographie (EEG) ou par l’imagerie de résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), alors que la structure peut être caractérisé par l’IRM de diffusion (IRMd). Nous avons utilisé ces modalités pour mesurer le fonctionnement du cerveau pendant une tache de reconnaissance de visages et pendant le repos dans le but de faire le lien entre les modalités d’une façon optimale en termes de résolution temporale et spatiale. Avec cette approche on a mis en évidence une perturbation des relations structure-fonction chez les patients épileptiques.Ce travail a contribué à améliorer la compréhension de l’épilepsie comme une maladie de réseau qui affecte le cerveau à large échelle et non pas au niveau d’un foyer épileptique local. Dans le futur, ces résultats pourraient être utilisés pour guider des interventions chirurgicales mais ils fournissent également des approches nouvelles pour évaluer des traitements pharmacologiques selon ses implications fonctionnelles à l’échelle du cerveau entier. / The understanding human brain structure and the function patterns arising from it is a central challenge to better characterize brain network pathologies such as temporal lobe epilepsies, which could help to improve the clinical predictability of epileptic surgery outcome.Brain functioning can be accessed by both electroencephalography (EEG) or functional magnetic resonance imaging (fMRI), while brain structure can be measured with diffusion MRI (dMRI). We use these modalities to measure brain functioning during a face recognition task and in rest in order to link the different modalities in an optimal temporal and spatial manner. We discovered disruption of the network processing famous faces as well a disruption of the structure-function relation during rest in epileptic patients.This work broadened the understanding of epilepsy as a network disease that changes the brain on a large scale not limited to a local epileptic focus. In the future these results could be used to guide clinical intervention during epilepsy surgery but also they provide new approaches to evaluate pharmacological treatment on its functional implications on a whole brain scale.

Nas últimas décadas, as texturas dinâmicas ou texturas temporais, que são texturas com movimento, tornaram-se objetos de intenso interesse por parte de pesquisadores das áreas de processamento digital de imagens e visão computacional. Várias técnicas vêm sendo desenvolvidas, ou aperfeiçoadas, para a extração de características baseada em texturas dinâmicas. Essas técnicas, em vários casos, são a combinação de duas ou mais metodologias pré-existentes que visam apenas a extração de características e não a melhora da qualidade das características extraídas. Além disso, para os casos em que as características são \"pobres\" em qualidade, o resultado final do processamento poderá apresentar queda de desempenho. Assim, este trabalho propõe descritores que extraiam características dinâmicas de sequências de vídeos e realize a fusão de informações buscando aumentar o desempenho geral na segmentação e/ou reconhecimento de texturas ou cenas em movimento. Os resultados obtidos utilizando-se duas bases de vídeos demonstram que os descritores propostos chamados de D-LMP e D-SLMP foram superiores ao descritor da literatura comparado e denominado de LBP-TOP. Além de apresentarem taxas globais de acurácia, precisão e sensibilidade superiores, os descritores propostos extraem características em um tempo inferior ao descritor LBP-TOP, o que os tornam mais práticos para a maioria das aplicações. A fusão de dados oriundos de regiões com diferentes características dinâmicas aumentou o desempenho dos descritores, demonstrando assim, que a técnica pode ser aplicada não somente para a classificação de texturas dinâmicas em sí, mas também para a classificação de cenas gerais em vídeos. / In the last decades, the dynamic textures or temporal textures, which are textures with movement, have become objects of intense interest on the part of researchers of the areas of digital image processing and computer vision. Several techniques have been developed, or perfected, for feature extraction based on dynamic textures. These techniques, in several cases, are the combination of two or more pre-existing methodologies that aim only the feature extraction and not the improvement of the quality of the extracted features. Moreover, in cases that the features are \"poor\" in quality, the final result of processing may present low performance. Thus, this work proposes descriptors that extract dynamic features of video sequences and perform the fusion of information seeking to increase the overall performance in the segmentation and/or recognition of textures or moving scenes. The results obtained using two video bases show that the proposed descriptors called D-LMP and D-SLMP were superior to the descriptor of the literature compared and denominated of LBP-TOP. In addition to presenting higher overall accuracy, precision and sensitivity rates, the proposed descriptors extract features at a shorter time than the LBP-TOP descriptor, which makes them more practical for most applications. The fusion of data from regions with different dynamic characteristics increased the performance of the descriptors, thus demonstrating that the technique can be applied not only to the classification of dynamic textures, but also to the classification of general scenes in videos.

Coordenação de robôs móveis é um tópico importante de pesquisa dado que existem tarefas que podem ser desenvolvidas de forma mais eficiente e com menor custo por um grupo de robôs do que por um só robô. Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre coordenação de robôs móveis para o problema de navegação em ambientes externos. Para isso, foi desenvolvido um sistema de localização utilizando os dados de odometria e do receptor GPS, e um sistema de desvio de obstáculos para planejar a trajetória livre de obstáculos. Os movimentos coordenados foram realizados em função de um líder e qualquer robô da formação pode assumir a liderança. A liderança é assumida pelo robô que ultrapassar a distância mínima a um obstáculo. Movimentos estáveis são gerados através de uma lei de controle descentralizada baseada nas coordenadas dos robôs. Para garantir a estabilidade da formação quando há alternância de líder ou remoção de robôs, foi feito controle tolerante a falhas para um grupo de robôs móveis. O controle tolerante a falhas é baseado em controle H \'INFINITO\' por realimentação da saída de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos para garantir a estabilidade da formação quando um dos robôs é perdido durante o movimento coordenado. Os resultados do sistema de localização mostram que o uso de filtro robusto para a fusão de dados produz uma melhor estimativa da posição do robô móvel. Os resultados também mostram que o sistema de desvio de obstáculos é capaz de gerar uma trajetória livre de obstáculos em ambientes desconhecidos. E por fim, os resultados do sistema de coordenação mostram que o grupo de robôs mantém a formação desejada percorrendo a trajetória de referência na presença de distúrbios ou quando um robô sai da formação. / Coordination of mobile robots is an important topic of research because there are tasks that may be too difficult for a single robot to perform alone, these tasks can be performed more efficiently and cheaply by a group of mobile robots. This dissertation presents a study on the coordination of mobile robots to the problem of navigation in outdoor environments. To solve this problem, a localization system using data from odometry and GPS receiver, and an obstacle avoidance system to plan the collision-free trajectory, were developed. The coordinated motions are performed by the robots that follow a leader, and any robot of the formation can assume the leadership. The leadership is assumed by a robot when it exceeds the threshold distance to an obstacle. Stable motions are generated by a decentralized control law based on the robots coordinates. To ensure the stability formation when there is alternation of leader or one of the robots is removed, we made a fault tolerant control for a group of mobile robots. The fault tolerant approach is based on output feedback H \'INFINITE\' control of Markovian jump linear systems to ensure stability of the formation when one of the robots is lost during the coordinated motion. The results of the localization system show that the use of robust filter for data fusion produces a better estimation of the mobile robots position. The results also show that the obstacle avoidance system is capable of generating a path free from obstacles in unknown environments. Finally, the results of the coordination system show that the group of robots maintain the desired formation along the reference trajectory in the presence of disturbance or removal of one of them.