L'objectif de la thèse est de développer des méthodologies et des outils pour la vérification compositionnelle et incrémentale des systèmes à base de composants. Nous proposons une méthode compositionnelle pour vérifier des propriétés de sûreté. La méthode est basée sur l'utilisation des deux types d'invariants: invariants de composant qui expriment des aspects locaux des systèmes et invariants d'interaction qui caractérisent les contraintes globales induites par les synchronisations fortes entre les composants. Nous offrons des techniques efficaces pour calculer ces invariants. Nous proposons également une nouvelle méthode de vérification incrémentale qui prend la conception incrémentale du système en compte. L'intégration de la vérification dans le processus de conception permet de déceler une erreur dès qu'elle apparaît. En outre, cette méthode permet d'éviter de refaire tous les processus de vérification par la réutilisation de résultats intermédiaires. Elle prend des avantages des structures de systèmes pour faire face à la complexité de la vérification globale et, par conséquent, réduit significativement le coût de la vérification en temps et en mémoire utilisée. Les méthodes compositionnelles et incrémentales ont été mises en oeuvre dans la chaîne d'outil D-Finder. Les résultats expérimentaux obtenus sur plusieurs études de cas non triviales montrent l'efficacité de nos méthodes ainsi que les capacités de D-Finder.

Cette thèse étudie le design et la conception d’un Goniomètre Radio Fréquence (GRF) visant à assister les services de secours à la personne (e.g. équipes de sauvetage déblaiement), exploitant les téléphones des victimes à retrouver comme des balises de détresse radio. La conception est focalisée sur une interface audio, utilisant le son pour guider progressivement les sauveteurs vers la victime. L’ambition de la thèse est d’exploiter les mécanismes naturels propres à l’audition humaine pour améliorer les performances générales du processus de recherche plutôt que de développer de nouvelles techniques d’Estimation de Direction de Source (EDS).Les techniques d’EDS classiques sont tout d’abord exposées, ainsi qu’une série d’outils permettant d’en évaluer les performances. Basée sur ces outils, une étude de cas est proposée visant à évaluer les performances attendues d’un GRF portable, adapté aux conditions d’emploi nominales envisagées. Il est montré que les performances des techniques dites « à haute résolution » généralement utilisées pour l’EDS sont sérieusement amoindries lorsqu’une contrainte de taille/poids maximum est imposée sur le réseau d’antennes associé au GRF, particulièrement en présence de multi-trajets de propagation entre le téléphone ciblé et le tableau d’antenne.Par la suite, une étude bibliographique concernant la sonification par encodage de paramètres (Parameter Mapping Sonification) est proposée. Plusieurs paradigmes de sonification sont considérés et évalués en rapport à leur capacité à transmettre une information issue de différents designs de GRF envisagés. Des tests d’écoute sont menés, suggérant qu’après une courte phase d’entrainement les sujets sont capables d’analyser plusieurs flux audio en parallèle ainsi que d’interpréter des informations de haut niveau encodées dans des flux sonores complexes. Lesdits tests ont permis de souligner le besoin d’une sonification du GRF basée sur une hiérarchie perceptive de l’information présentée, permettant aux débutants de focaliser leur attention sans efforts et uniquement sur les données les plus importantes. Une attention particulière est portée à l’ergonomie de l’interface sonore et à son impact sur l’acceptation et la confiance de l’opérateur vis-à-vis du GRF (e.g. en ce qui concerne la perception du bruit de mesure pendant l’utilisation du GRF pendant la navigation).Finalement, un prototype virtuel est proposé, simulant une navigation basée sur le GRF dans un environnement virtuel pour en évaluer les performances (e.g. paradigmes de sonification proposés plus haut). En parallèle, un prototype physique est assemblé afin d’évaluer la validité écologique du prototype virtuel. Le prototype physique est basé sur une architecture radio logicielle, permettant d’accélérer les phases de développement entre les différentes versions du design de GRF étudiées. L’ensemble des études engageant les prototypes virtuels et physiques sont menées en collaboration avec des professionnels des opérations de recherche à la personne. Les performances des designs de GRF proposés sont par la suite comparées à celles des solutions de recherche existantes (géo-stéréophone, équipes cynotechniques, etc.).Il est montré que, dans le contexte envisagé, un simple GRF basé sur la sonification en parallèle des signaux provenant de plusieurs antennes directionnelles peut offrir des performances de navigations comparables à celles résultantes de designs plus complexes basés sur des méthodes à haute résolution. Puisque l’objectif de la tâche est de progressivement localiser une cible, la pierre angulaire du système semble être la robustesse et la consistance de ses estimations plutôt que sa précision ponctuelle. Impliquer l’utilisateur dans le processus d’estimation permet d’éviter des situations critiques où ledit utilisateur se sentirait impuissant face à un système autonome (boîte noire) produisant des informations qui lui semblent incohérentes. / This research investigates the design of a radio Direction Finder (DF) for rescue operation using victims' cellphone as localization beacons. The conception is focused on an audio interface, using sound to progressively guide rescuers towards their target. The thesis' ambition is to exploit the natural mechanisms of human hearing to improve the global performance of the search process rather than to develop new Direction-Of-Arrival (DOA) estimation techniques.Classical DOA estimation techniques are introduced along with a range of tools to assess their efficiency. Based on these tools, a case study is proposed regarding the performance that might be expected from a lightweight DF design tailored to portable operation. It is shown that the performance of high-resolution techniques usually implemented for DOA estimation are seriously impacted by any size-constraint applied on the DF, particularly in multi-path propagation conditions.Subsequently, a review of interactive parameter mapping sonification is proposed. Various sonification paradigms are designed and assessed regarding their capacity to convey information related to different levels of DF outputs. Listening tests are conducted suggesting that trained subjects are capable of monitoring multiple audio streams and gather information from complex sounds. Said tests also indicate the need for a DF sonification that perceptively orders the presented information, for beginners to be able to effortlessly focus on the most important data only. Careful attention is given to sound aesthetic and how it impacts operators' acceptance and trust in the DF, particularly regarding the perception of measurement noise during the navigation.Finally, a virtual prototype is implemented that recreates DF-based navigation in a virtual environment to evaluate the proposed sonification mappings. In the meantime, a physical prototype is developed to assess the ecological validity of the virtual evaluations. Said prototype exploits a software defined radio architecture for rapid iteration through design implementations. The overall performance evaluation study is conducted in consultation with rescue services representatives and compared with their current search solutions.It is shown that, in this context, simple DF designs based on the parallel sonification of the output signal of several antennas may produce navigation performance comparable to these of more complex designs based on high-resolution methods. As the task objective is to progressively localize a target, the system's cornerstone appears to be the robustness and consistency of its estimations rather than its punctual accuracy. Involving operators in the estimation allows avoiding critical situations where one feels helpless when faced with an autonomous system producing non-sensical estimations. Virtual prototyping proved to be a sensible and efficient method to support this study, allowing for fast iterations through sonifications and DF designs implementations.

A ceramic vortex finder (CVF) is the central pipe (gas outlet) of a gas cyclone, which is an important structural component within gas cyclone separation. Its main application is within high temperature processes, within the energy and cement industry where the atmosphere is highly abrasive and corrosive. The CVF has the purpose of inducing well-defined flow field resulting in optimal performance of the cyclone.  Ceramics and refractories are superior when it comes to high temperature stability, resistance against chemical attacks along with abrasion resistance. The aim for a longer lifetime of the CVF creates an importance of further investigation into factors influencing the strength of the material. Fracture toughness is an important parameter to focus on in the CVF application. This is because it’s known that fracture is the major cause of failure for brittle materials. This creates an interest into further investigation of the parameters influencing the casting process including water addition and porosity.  This project work aimed to investigate the impact of water addition on the CVF material. The focus was on identifying how much the casting process influenced the fracture toughness. The results showed that 4.5% water addition is the best amount to use for the CVF application. This water amount gave the minimum porosity with the highest fracture toughness. The water amount ensured a good flowability of the castable along with a curing time above 50 minutes, making it possible to cast in the production.

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The tool, the practice and the spatial experience.     Painting to see the room Drill a small, almost invisible hole in the center of the canvas and see the room through it.   Grapefruit: A Book of Instructions and Drawings by Yoko Ono      I det här projektet har jag formgett och byggt en uppsättning analoga verktyg som kan användas för att utforska rum.  Jag är har tittat på hur verktygen får oss att se nya kvalitéer i arkitekturen och ger oss förståelse för vår egen relation till rummet.     I verktygen har jag använt ramar, speglar och rör som på olika sätt beskär, förskjuter, skapar en distans eller access i rummet .   Upptäckterna delar jag sedan med mig av genom illustrationer, som hämtar inspiration både från serier och arkitektoniska representationer.   Med illustrationerna vill jag skapa en diskussion och en medvetenhet om hur vi upplever rum och arkitekturen. / Painting to see the room Drill a small, almost invisible hole in the center of the canvas and see the room through it.   Grapefruit: A Book of Instructions and Drawings by Yoko Ono     In this project I have designed and built a set of analog tools that can be used to explore a space.  I have been looking into how the objects make us see new qualities in the architecture and give us understandings about our relationship to the space.    The elements  I have worked with are frames, mirrors and tubes that in different ways cut, shift, create distances or access in the space.     I am sharing my findings through illustrations, inspired by both comics and architecture representation. With the drawings I want to stimulate the debate and create an awareness on how we experience spaces and architecture.

Detta arbete behandlar mobilpositionering och relaterade tjänster, så kallade location-based services. Syftet med arbetet är att undersöka hur mobilpositionering kommer att utvecklas i takt med att nya mobilsystem tillåter mer avancerade mobila tjänster. En applikation, Finder Client har utvecklats för att kunna visa vänners positioner på en handdators karta. Kartorna som används finns i färdiga ruttplaneringsprodukter som installeras på handdatorn. Positioneringen sker via en GSM-telefon och SMS. Syftet är även att visa att man kan spara data på handdatorn för att göra intelligentare applikationer. Utvecklingen har gjorts i OPL för en Psion 5mx handdator. OPL är inbyggt i Psion och liknar språk som Pascal och Basic. Slutsatsen är att det går bra att utveckla en Finder klient för handdatorer men det vore mer användarvänligt att utveckla den för en kombinerad handator och mobiltelefon, en så kallad Smart Phone. Man kan också tänka sig att GSM-positionering blir en del av ett ruttplaneringsprogram precis som GPS-positionering är idag. En marknadsundersökning har utförts i examensarbetet. Det kan konstateras att en kombination av GSM- och GPS-positionering kommer troligen att vara lyckosammast i framtiden. De drivande krafterna inom mobilpositionering är den amerikanska statens påbud att alla mobiltelefoner ska kunna positioneras vid alarmsamtal (E911) samt att mobiltelefonoperatörerna ser tjänsterna som en ny potentiell inkomstkälla. Det är mycket svårt att säga vilka tjänster som kommer att bli populära i framtiden. Lösningar som riktar sig till ungdomar, underhållningsbranchen och mot att navigera/spåra fordon ser dock mycket intressanta ut. Det är troligt att positionering kommer att utgöra en liten del i många framtida mobila tjänster. ABSTRACT This work deals with the aspects of location-based services. The aim is to investigate how mobile positioning is going to develop in relation to the fact that new mobile system allows more advanced mobile services. An application, an enhanced Finder Client is developed. It uses maps to display friends’ positions on a handheld computer (PDA). The maps are off-the-shelf route planning products that are installed on the PDA. The positioning is made using a GSM mobile phone and SMS as a means for communication. The aim is also to show that it is possible to store large amounts of data on the PDA to make more intelligent applications. The development is performed in OPL on a Psion 5mx handheld computer. OPL is Psion’s built-in programming language, quite similar to languages like Pascal and Basic. The conclusion is that it is possible to develop a Finder Client for handheld computers but it would be more user-friendly to develop the client on a combined mobile phone and a PDA: a Smart Phone. It can also be possible to incorporate GSM positioning into the map software just as GPS positioning is a part of them today. A market overview has also been performed. The conclusion is that a combination of GSM and GPS positioning is probably the most successful solution for the future. The driving force is the Federal Communications Commissions, FCCs E911 decree, which regulates that all emergency calls from a mobile phone must be able to be positioned. Another aspect is that the mobile operators consider location-based services to be a new source for income. It is difficult to estimate which solutions that are going to be popular in the future. Services focusing on the youth, entertainment and vehicle navigation/tracking seems however to be the most interesting. It is likely to believe that mobile positioning is going to be a small part in many mobile services in the future. / Validerat; 20101217 (root)

A robótica móvel autônoma é uma área relativamente recente que tem como objetivo a construção de mecanismos capazes de executar tarefas sem a necessidade de um controlador humano. De uma forma geral, a robótica móvel defronta com três problemas fundamentais: mapeamento de ambientes, localização e navegação do robô. Sem esses elementos, o robô dificilmente poderia se deslocar autonomamente de um lugar para outro. Um dos problemas existentes nessa área é a atuação de robôs móveis em ambientes externos como parques e regiões urbanas, onde a complexidade do cenário é muito maior em comparação aos ambientes internos como escritórios e casas. Para exemplificar, nos ambientes externos os sensores estão sujeitos às condições climáticas (iluminação do sol, chuva e neve). Além disso, os algoritmos de navegação dos robôs nestes ambientes devem tratar uma quantidade bem maior de obstáculos (pessoas, animais e vegetações). Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema de classificação da navegabilidade de terrenos irregulares, como por exemplo, ruas e calçadas. O mapeamento do cenário é realizado através de uma plataforma robótica equipada com um sensor laser direcionado para o solo. Foram desenvolvidos dois algoritmos para o mapeamento de terrenos. Um para a visualização dos detalhes finos do ambiente, gerando um mapa de nuvem de pontos e outro para a visualização das regiões próprias e impróprias para o tráfego do robô, resultando em um mapa de navegabilidade. No mapa de navegabilidade, são utilizados métodos de aprendizado de máquina supervisionado para classificar o terreno em navegável (regiões planas), parcialmente navegável (grama, casacalho) ou não navegável (obstáculos). Os métodos empregados foram, redes neurais artificais e máquinas de suporte vetorial. Os resultados de classificação obtidos por ambos foram posteriormente comparados para determinar a técnica mais apropriada para desempenhar esta tarefa / Autonomous mobile robotics is a recent research area that focus on the construction of mechanisms capable of executing tasks without a human control. In general, mobile robotics deals with three fundamental problems: environment mapping, robot localization and navigation. Without these elements, the robot hardly could move autonomously from a place to another. One problem of this area is the operation of the mobile robots in outdoors (e.g. parks and urban areas), which are considerably more complex than indoor environments (e.g. offices and houses). To exemplify, in outdoor environments, sensors are subjected to weather conditions (sunlight, rain and snow), besides that the navigation algorithms must process a larger quantity of obstacles (people, animals and vegetation). This dissertation presents the development of a system that classifies the navigability of irregular terrains, like streets and sidewalks. The scenario mapping has been done using a robotic platform equipped with a laser range finder sensor directed to the ground. Two terrain mapping algorithms has been devolped. One for environment fine details visualization, generating a point cloud map, and other to visualize appropriated and unappropriated places to robot navigation, resulting in a navigability map. In this map, it was used supervised learning machine methods to classify terrain portions in navigable (plane regions), partially navigable (grass, gravel) or non-navigable (obstacles). The classification methods employed were artificial neural networks and support vector machines. The classification results obtained by both were later compared to determine the most appropriated technique to execute this task

Dans la vie de tous les jours, nous assistons à des chorégraphies surprenantes dans les déplacements de foules de piétons. Les mécanismes qui sont à la base de la dynamique des foules humaines restent peu connus. Un des modes d’observation des piétons consiste à réaliser des mesures en conditions réelles (exemple : aéroport, gare, etc.). La trajectoire empruntée, la vitesse et l’accélération sont les données de base pour une telle analyse. C’est dans ce contexte que se placent nos travaux qui combinent étroitement observations en milieu naturel et expérimentations contrôlées. Nous avons proposé un système pour le suivi de plusieurs piétons dans un environnement fermé, à l’aide d’un réseau de télémètres lasers à balayage. Nous avons fait avancer l’état de l’art sur quatre plans.Premièrement, nous avons introduit une méthode de fusion automatique des données, permettant de discriminer les objets statiques (murs, poteaux, etc.) et aussi d’augmenter le taux de détection.Deuxièmement, nous avons proposé une méthode de détection non paramétrique basée sur la modélisation de la marche. L’algorithme estime la position du piéton, que celui-ci soit immobile ou en mouvement.Finalement, notre suivi repose sur la méthode Rao-Blackwell Monte Carlo Association de Données, avec la particularité de suivre un nombre variable de piétons.L’algorithme a été évalué quantitativement par des expériences de comportement social à différents niveaux de densité. Ces expériences ont eu lieu dans une école, près de 300 piétons ont été suivis dont une trentaine simultanément. / In everyday life, we witness surprising choreographies in the movements of crowds of pedestrians. The mechanisms that underlie the dynamics of human crowd dynamics remain poorly understood. One of the ways of observing pedestrians consists in taking measurements in real conditions (e. g. airport, station, etc.). The trajectory, speed and acceleration are the basic data for such an analysis. It is in this context that our work is placed, which closely combines observations in the natural environment with controlled experiments. We proposed a system for tracking multiple pedestrians in a closed environment using a network of scanning laser rangefinders. We have advanced the state of the art on four levels: first, we have introduced an automatic data fusion method to discriminate static objects (walls, poles, etc.) and also to increase the detection rate; second, we have proposed a non-parametric detection method based on walking modeling. The algorithm estimates the position of the pedestrian, whether stationary or moving, and finally, our monitoring is based on the Rao-Blackwell Monte Carlo Association Data Method, with the particularity of tracking a variable number of pedestrians, which was quantitatively evaluated by experiments in social behaviour at different levels of density. These experiments took place in a school, nearly 300 pedestrians were followed, about thirty of them simultaneously.

Afin d’améliorer la précision des systèmes de navigation ainsi que de garantir la sécurité et la continuité du service, il est essentiel de connaitre la position et l’orientation du véhicule en tout temps. La localisation absolue utilisant des systèmes satellitaires tels que le GPS est souvent utilisée `a cette fin. Cependant, en environnement urbain, la localisation `a l’aide d’un récepteur GPS peut s’avérer peu précise voire même indisponible `a cause des phénomènes de réflexion des signaux, de multi-trajet ou de la faible visibilité satellitaire. Afin d’assurer une estimation précise et robuste du positionnement, d’autres capteurs et méthodes doivent compléter la mesure. Dans cette thèse, des méthodes de localisation de véhicules sont proposées afin d’améliorer l’estimation de la pose en prenant en compte la redondance et la complémentarité des informations du système multi-capteurs utilisé. Tout d’abord, les mesures GPS sont fusionnées avec des estimations de la localisation relative du véhicule obtenues `a l’aide d’un capteur proprioceptif (gyromètre), d’un système stéréoscopique(Odométrie visuelle) et d’un télémètre laser (recalage de scans télémétriques). Une étape de sélection des capteurs est intégrée pour valider la cohérence des observations provenant des différents capteurs. Seules les informations validées sont combinées dans un formalisme de couplage lâche avec un filtre informationnel. Si l’information GPS est indisponible pendant une longue période, la trajectoire estimée par uniquement les approches relatives tend `a diverger, en raison de l’accumulation de l’erreur. Pour ces raisons, les informations d’une carte numérique (route + bâtiment) ont été intégrées et couplées aux mesures télémétriques de deux télémètres laser montés sur le toit du véhicule (l’un horizontalement, l’autre verticalement). Les façades des immeubles détectées par les télémètres laser sont associées avec les informations_ bâtiment _ de la carte afin de corriger la position du véhicule.Les approches proposées sont testées et évaluées sur des données réelles. Les résultats expérimentaux obtenus montrent que la fusion du système stéréoscopique et du télémètre laser avec le GPS permet d’assurer le service de localisation lors des courtes absences de mesures GPS et de corriger les erreurs GPS de type saut. Par ailleurs, la prise en compte des informations de la carte numérique routière permet d’obtenir une approximation de la position du véhicule en projetant la position du véhicule sur le tronc¸on de route correspondant et enfin l’intégration de la carte numérique des bâtiments couplée aux données télémétriques permet d’affiner cette estimation, en particulier la position latérale. / In some dense urban environments (e.g., a street with tall buildings around), vehicle localization result provided by Global Positioning System (GPS) receiver might not be accurate or even unavailable due to signal reflection (multi-path) or poor satellite visibility. In order to improve the accuracy and robustness of assisted navigation systems so as to guarantee driving security and service continuity on road, a vehicle localization approach is presented in this thesis by taking use of the redundancy and complementarities of multiple sensors. At first, GPS localization method is complemented by onboard dead-reckoning (DR) method (inertial measurement unit, odometer, gyroscope), stereovision based visual odometry method, horizontal laser range finder (LRF) based scan alignment method, and a 2D GIS road network map based map-matching method to provide a coarse vehicle pose estimation. A sensor selection step is applied to validate the coherence of the observations from multiple sensors, only information provided by the validated sensors are combined under a loosely coupled probabilistic framework with an information filter. Then, if GPS receivers encounter long term outages, the accumulated localization error of DR-only method is proposed to be bounded by adding a GIS building map layer. Two onboard LRF systems (a horizontal LRF and a vertical LRF) are mounted on the roof of the vehicle and used to detect building facades in urban environment. The detected building facades are projected onto the 2D ground plane and associated with the GIS building map layer to correct the vehicle pose error, especially for the lateral error. The extracted facade landmarks from the vertical LRF scan are stored in a new GIS map layer. The proposed approach is tested and evaluated with real data sequences. Experimental results with real data show that fusion of the stereoscopic system and LRF can continue to localize the vehicle during GPS outages in short period and to correct the GPS positioning error such as GPS jumps; the road map can help to obtain an approximate estimation of the vehicle position by projecting the vehicle position on the corresponding road segment; and the integration of the building information can help to refine the initial pose estimation when GPS signals are lost for long time.

La perception de scènes routières est un domaine de recherche très actif. Cette thèse se focalise sur la détection et le suivi d’objets par fusion de données d’un système multi-capteurs composé d’un télémètre laser, une caméra fisheye et un système de positionnement global (GPS). Plusieurs étapes de la chaîne de perception sont ´ étudiées : le calibrage extrinsèque du couple caméra fisheye / télémètre laser, la détection de la route et enfin la détection et le suivi d’obstacles sur la route.Afin de traiter les informations géométriques du télémètre laser et de la caméra fisheye dans un repère commun, une nouvelle approche de calibrage extrinsèque entre les deux capteurs est proposée. La caméra fisheye est d’abord calibrée intrinsèquement. Pour cela, trois modèles de la littérature sont étudiés et comparés. Ensuite, pour le calibrage extrinsèque entre les capteurs,la normale au plan du télémètre laser est estimée par une approche de RANSAC couplée `a une régression linéaire `a partir de points connus dans le repère des deux capteurs. Enfin une méthode des moindres carres basée sur des contraintes géométriques entre les points connus, la normale au plan et les données du télémètre laser permet de calculer les paramètres extrinsèques. La méthode proposée est testée et évaluée en simulation et sur des données réelles.On s’intéresse ensuite `a la détection de la route à partir des données issues de la caméra fisheye et du télémètre laser. La détection de la route est initialisée `a partir du calcul de l’image invariante aux conditions d’illumination basée sur l’espace log-chromatique. Un seuillage sur l’histogramme normalisé est appliqué pour classifier les pixels de la route. Ensuite, la cohérence de la détection de la route est vérifiée en utilisant les mesures du télémètre laser. La segmentation de la route est enfin affinée en exploitant deux détections de la route successives. Pour cela, une carte de distance est calculée dans l’espace couleur HSI (Hue,Saturation, Intensity). La méthode est expérimentée sur des données réelles. Une méthode de détection d’obstacles basée sur les données de la caméra fisheye, du télémètre laser, d’un GPS et d’une cartographie routière est ensuite proposée. On s’intéresse notamment aux objets mobiles apparaissant flous dans l’image fisheye. Les régions d’intérêts de l’image sont extraites `a partir de la méthode de détection de la route proposée précédemment. Puis, la détection dans l’image du marquage de la ligne centrale de la route est mise en correspondance avec un modelé de route reconstruit `a partir des données GPS et cartographiques. Pour cela, la transformation IPM (Inverse Perspective Mapping) est appliquée à l’image. Les régions contenant potentiellement des obstacles sont alors extraites puis confirmées à l’aide du télémètre laser.L’approche est testée sur des données réelles et comparée `a deux méthodes de la littérature. Enfin, la dernière problématique étudiée est le suivi temporel des obstacles détectés `a l’aide de l’utilisation conjointe des données de la caméra fisheye et du télémètre laser. Pour cela, les resultats de détection d’obstacles précédemment obtenus sont exploit ´es ainsi qu’une approche de croissance de région. La méthode proposée est également testée sur des données réelles. / Road scene understanding is one of key research topics of intelligent vehicles. This thesis focuses on detection and tracking of obstacles by multisensors data fusion and analysis. The considered system is composed of a lidar, a fisheye camera and aglobal positioning system (GPS). Several steps of the perception scheme are studied: extrinsic calibration between fisheye camera and lidar, road detection and obstacles detection and tracking. Firstly, a new method for extinsic calibration between fisheye camera and lidar is proposed. For intrinsic modeling of the fisheye camera, three models of the literatureare studied and compared. For extrinsic calibration between the two sensors, the normal to the lidar plane is firstly estimated based on the determination of ń known ż points. The extrinsic parameters are then computed using a least square approachbased on geometrical constraints, the lidar plane normal and the lidar measurements. The second part of this thesis is dedicated to road detection exploiting both fisheye camera and lidar data. The road is firstly coarse detected considering the illumination invariant image. Then the normalised histogram based classification is validated using the lidar data. The road segmentation is finally refined exploiting two successive roaddetection results and distance map computed in HSI color space. The third step focuses on obstacles detection, especially in case of motion blur. The proposed method combines previously detected road, map, GPS and lidar information.Regions of interest are extracted from previously road detection. Then road central lines are extracted from the image and matched with road shape model extracted from 2DŋSIG map. Lidar measurements are used to validated the results.The final step is object tracking still using fisheye camera and lidar. The proposed method is based on previously detected obstacles and a region growth approach. All the methods proposed in this thesis are tested, evaluated and compared to stateŋofŋtheŋart approaches using real data acquired with the IRTESŋSET laboratory experimental platform.