RÉSUMÉ LONG La construction d'un modèle d'occupation probabiliste de l'environnement offre de nombreux avantages pour le développement d'algorithmes de planification de trajectoire. Mais l'application en trois dimensions de ces techniques de modélisation initialement développées pour la cartographie d'environnements bidimensionnels conduit à une explosion calculatoire en raison du nombre important de cellules à traiter. Dans le cadre de cette thèse, différentes approches permettant de construire des modèles probabilistes tridimensionnels sont proposées tout en cherchant à limiter le temps de calcul impliqué par le traitement d'informations tridimensionnelles. Le tout est présenté dans le contexte de l'automatisation de l'entretien d'un réseau de distribution d'électricité sous tension à l'aide d'un télémanipulateur.

Une approximation analytique de la distribution probabiliste est d'abord employée pour accélérer l'estimation de la probabilité d'occupation des cellules d'une grille d'occupation locale à partir de mesures de profondeur récoltées sous différents points de vue. Cette approximation procure également un effet de validation de la probabilité d'occupation permettant le raffinement du modèle. Afin d'obtenir un modèle cartésien unique et global de l'espace modélisé, un processus de fusion des grilles sphériques locales est mis au point en tirant avantage des caractéristiques propres aux grilles d'occupation à résolutions multiples. Une recherche d'intersections entre chacune des grilles locales et le modèle cartésien global permet de limiter le traitement aux seules zones d'intérêt. Le modèle probabiliste cartésien global est finalement encodé sous la forme d'un arbre octaire afin de réduire l'espace mémoire occupé et de faciliter la planification des trajectoires effectuée à partir du modèle. La scène étant soumise à des perturbations extérieures, un dispositif de compensation est proposé. De plus, l'imperfection des capteurs et les erreurs de registre engendrent une certaine incertitude sur les mesures. La quantification de cette incertitude et son influence sur la fiabilité du modèle sont analysées.

Le modèle de l'environnement fournit ainsi une connaissance de la probabilité d'occupation pour chaque région de l'espace modélisé. À partir de cette information, des champs de potentiel attractifs et répulsifs peuvent être définis directement sans nécessiter le recours à des tables de distances intermédiaires. Ces champs de potentiel sont destinés à servir de base à la planification de trajectoire et à l'évitement des collisions. Enfin, une technique originale de recherche des voisins dans les grilles d'occupation bidimensionnelles et tridimensionnelles est proposée dans le but d'accélérer l'établissement des champs de potentiel et de faciliter la recherche des trajectoires exemptes de collisions.