Un système de navigation autonome ou robot mobile autonome doit être capable de percevoir son environnement, générer et exécuter une trajectoire en réaction appropriée à l’information perçue. Il faut pour cela le doter d'un système de navigation robuste.
Ce mémoire présente une étude sur le contrôle du cap et de la vitesse d'un véhicule au moyen d'un perceptron multicouche entrainé avec l'algorithme de rétro-propagation du gradient. L'objectif est d’évaluer la capacité de ce type de réseau de neurones à contrôler le cap et la vitesse que doit adopter un robot mobile en fonction de ses entrées perceptives pour éviter d’entrer en collision avec les obstacles présents dans son voisinage.
Pour ce faire, une stratégie de perception et de planification du déplacement a été développée et sa capacité à contrôler un mobile autonome a été montrée. Cette stratégie utilise deux réseaux de neurones fonctionnant en parallèle, l'un pour la commande du cap et l'autre pour la commande de la vitesse exploitant les deux le même système perceptif.
Les résultats de la simulation sur Matlab sont présentés et analysés au regard de ce qu'est l'apprentissage statistique et de ce qu'on peut en attendre dans le cadre de la navigation autonome.
Cette approche a l'avantage d'être simple et d'indiquer avec précision les degrés de rotation et la vitesse nécessaire avec une vision à long terme empêchant les blocages ou divergences de parcours contrairement aux approches habituelles rencontrées dans la littérature
