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.