Le sujet de la thèse s'inscrit dans le cadre du projet "Véhicule intelligent et son intégration dans la ville du futur" mené au laboratoire Systèmes et Transports de l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard. L'objectif de ce projet est d'assurer la navigation autonome d'un véhicule dans un environnement urbain. Cette thèse s'intéresse plus particulièrement au problème de la perceptioon de l'environnement du véhicule en combinant plusieurs capteurs. Le but est de détecter et suivre des objets dynamiques et de les situer par rapport au véhicule instrumenté. La contribution de la thèse commence par la proposition d'une nouvelle technique de représentation des objets. Cette technique est basée sur l'utilisation des boîtes englobantes orientée (OBB) et exploite deux paradigmes qui sont l'incertitude Inter-Rays (IR) et l'hypothèse de la taille fixe des objets (FS). Pour augmenter la qualité de l'estimation d'état des objets et du suivi, l'algorithme de fusion de deux télémètres laser est présenté. Enfin, deux méthodes d'association de données sont décrites. La première, appelée NNF, est une adaptation de la technique du plus proche voisin à la nouvelle technique de représentation. La deuxième méthode permet de résoudre le problème de clustering des données télémétrique par une fusion d'un télémètre laser et d'un capteur stéréoscopique. Les algorithmes proposés sont testés et évalués à l'aide d'un simulateur développé dans le cadre de la thèse et sur un prototype de véhicule électrique.

Un formalisme de représentation de connaissance a pour but de permettre la modélisation d'un domaine particulier. Bien entendu, il existe divers langages de ce type et, au sein d'un même langage, divers modèles peuvent représenter un même domaine. Ce mémoire est consacré à l'étude des rapports entre de multiples représentations de la même situation. Il présente les travaux de l'auteur entre 1992 et 1998 en progressant de la notion d'approximation, qui fonde la représentation, vers la confrontationentre les diverses représentations. Tout d'abord la notion d'approximation au sein des représentations de <br />connaissance par objets est mise en avant, en particulier en ce qui concerne mécanismes tirant parti de la structure taxonomique (classification, catégorisation, inférence de taxonomie). À partir de la notion de système classificatoire qui permet de rendre compte de ces mécanismes de manière unique on montre comment un système de représentation de connaissance peut être construit. Le second chapitre introduit la possibilité de tirer parti de multiples taxonomies (sur le même ensemble d'objets) dans un système de représentation de connaissance. La multiplicité des représentations taxonomiques est alors introduite en tant que telle et justifiée. Ces multiples taxonomies sont replacées dans le cadre des systèmes classificatoires présentés auparavant. La notion de granularité, qui fait l'objet du troisième chapitre, concerne la comparaison de représentations diverses de la même situation sachant qu'elles ont un rapport très particulier entre elles puisqu'elles représentent la même situation sous différentes granularités. À la différence des autres chapitres, celui-ci n'est pas situé dans le cadre des représentations de connaissance par objets mais dans celui des algèbres de relations binaires utilisées pour représenter le temps et l'espace. Le quatrième chapitre, enfin, va vers la confrontation des différentes représentations de manière à en tirer le meilleur parti (obtenir une représentation consensuelle ou tout simplement une représentation consistante). Le but des travaux qui y sont présentés est de développer un système d'aide à la construction collaborative de bases de connaissance consensuelles. À cette fin, les utilisateurs veulent mettre dans une base commune (qui doit être consistante et consensuelle) le contenu de leurs bases de connaissance individuelles. Pour cela, deux problèmes particuliers sont traités : la conception d'un mécanisme de révision, pour les représentations de connaissance par objets, permettant aux utilisateurs de traiter les problèmes d'inconsistance et la conception d'un protocole de soumission de connaissance garantissant l'obtention d'une base commune consensuelle. Cet aperçu partiel des travaux possibles dans l'étude des relations entre représentations est limité, mais il met en évidence le caractère non impératif des solutions proposées qui s'appliquenle système de représentation.