Dans le cadre de ce stage, l’objectif est d’étudier les performances de la vision artificielle, pour permettre à un robot mobile de se localiser, en utilisant soit une caméra, soit un système de stéréovision, dans un environnement naturel (arbres, cultures, champs agricoles, bâtiments,…), suite à des pertes de signal GPS. La localisation de robots par vision artificielle nécessite de réaliser des opérations d’appariement de points invariants (détection d’amers, zones particulières sur les images) sur des images successives acquises à deux instant t et t+1, mais aussi sur les images acquises, à l’instant t, par les deux caméras pour le système de stéréovision. Les travaux de recherche et développement conduits, dans ce projet d’odométrie visuelle, portent sur la recherche et l’application de différentes méthodes d’appariement de points (méthode de Harris, Sift,…), sur différentes banques d’images. Une évaluation de la qualité de ces méthodes sera réalisée. La réussite de l’appariement de points, entre deux instants et aussi à l’instant t avec les deux images acquises par les deux caméras (pour le système de stéréo vision) permettra de connaître le déplacement du robot, entre ces deux instants. Les tests seront réalisés sur Matlab, avant le développement d’algorithmes en langage C++, pour l’application en temps réel sur le terrain.