Dans une plate--forme de robot mobile, l'objectif de la composante fusion de données est de combiner des informations provenant de sources diverses, tout en prenant en compte le caractère changeant d'un environnement dynamique et les exigences de temps réel. Nous nous sommes ainsi intéressés à la réalisation d'un système de fusion hybride en nous focalisant sur la partie interprétation d'environnement.
L'approche adoptée revient à considérer chaque famille de capteurs d'un même type comme des agents perceptuels. Des agents d'interprétation au second niveau assurent le maintien de modèles symboliques de l'environnement et l'addition de nouveaux éléments. C'est la combinaison des informations obtenues par divers capteurs, à des instants différents ou non, qui mettent à jour les modèles symboliques de l'environnement interprété. le système est fondé sur une architecture hybride combinant le partage d'informations par tableau noir et l'envoi de messages entre agents.
Nous réalisons une maquette d'un système de fusion pour notre robot mobile Gaston possédant des capteurs de types différents : capteurs sonar, capteurs infra--rouge, capteurs de contact et un système laser couplé avec une caméra pour la détection dirigée d'obstacles. Le problème qu'on cherche à résoudre consiste à représenter l'environnement réel de Gaston et plus précisément à décrire les obstacles à éviter.