Dans notre mémoire de thèse, nous présentons une nouvelle approche de planification de trajectoire robuste pour un robot mobile, basée entièrement sur les informations provenant des capteurs d'environnement. Les travaux sont effectués dans le cadre du projet VAHM (véhicules autonomes pour handicapés moteurs). Nous avons cherché à limiter l'utilisation de l'odométrie pour laquelle le calcul de la position du robot introduit une accumulation d'erreurs lors de son déplacement. Des régions sont présentées dans le modèle de l'environnement, dans lesquelles le robot perçoit des informations distinctes sur les segments d'obstacles. Un graphe de n?uds est construit, afin de mettre en relation les régions adjacentes dans lesquelles le robot perçoit un changement d'information. A partir de ce graphe, on utilise un algorithme de planification qui choisit le chemin le plus robuste, en terme de minimisation du nombre de régions traversées, entre une configuration initiale et finale du robot. La dernière étape consiste à proposer une loi de commande en vitesse angulaire et linéaire qui permet de mener le robot d'une région vers une autre. Le système est robuste par rapport aux erreurs du modèle de l'environnement et de la commande