Mon idée se base sur plusieur projet à réunir en seul
http://www.pobot.org/Balises-et-camera.html

http://www-cs.engr.ccny.cuny.edu/~zhu/zOmniStereo01.pdf page7

http://le2i.cnrs.fr/IMG/publications/marhic2000.pdf

http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/13/17/79/PDF/mallet-these.pdf

http://www.ensta-paristech.fr/~filliat/Courses/Polys/Filliat_RobotiqueMobile_ENSTAParisTech.pdf

http://robofoot.polymtl.ca/publications/ELE6904_smarleau.pdf

Je sais très prétentieux de vouloir comprendre des thèses mais adapter les idées des autres c'est ma spécialité.

Gyro49

L'idée que propose Gyro, c'est typiquement les méthodes qui résolvent le problème du SLAM (dont je parlais au début de ce topic). Il s'agit d'utiliser un capteur proprioceptif (odométrie sur les roues, à base d'accéléromètre, ...) pour faire une estimation du déplacement. Cette estimation diverge (à cause des erreurs d'intégration pour l'accéléro, et j'imagine que c'est le même problème pour les roues codeuses) et perd en fiabilité utilisée toute seule, mais il est possible de rajouter une étape d'observation à l'aide d'un capteur extéroceptif (vision, laser, ...) qui va regarder l'environnement et corriger sa carte en fonction de ce qu'il voit.
Comme je le disais dans le post, il y un double problème : se localiser (qui demande de connaître son environnement) et cartographier (qui demande de pouvoir se localiser correctement pour placer les éléments de l'environnement où il faut). Il existe une grosse littérature sur le sujet (le cours de David Filliat est très bon sur ce sujet, pour des articles en anglais, je conseille : SLAM : Part 1 et SLAM : Part 2 par Tim Bailey et Hugh Durrant-Whyte qui donnent une bonne vision des travaux). Il y a même des méthodes bio-inspirées à base de réseaux de neurones et de cartes cognitives.
Ces méthodes ont le gros avantage de ne pas compter sur des balises externes ou un signal GPS qui n'est parfois pas accessible (en intérieur typiquement). Dans ton application, tu peux effectivement appliquer ces solutions, mais les méthodes avec observateurs embarquent l'information dans le robot.