L'autonomie d'un agent mobile se définit par son capacité à naviguer dans un environnement sans intervention humaine. Cette tâche s'avère très demandée pour les robots d'assistance à la personne. C'est pour cela que notre contribution s'est portée en particulier sur l'augmentation de l'autonomie d'un fauteuil roulant pour les personnes à mobilité réduite. L'objectif de ce travail est de concevoir des lois de commande qui permettent la navigation autonome en temps réel dans un environnement inconnu. Une approche de navigation autonome et sûre a été conçue pour se déplacer dans un environnement peu encombré dont la structure peut être assimilée à un couloir (lignes au sol, murs, délimitation herbes, routes...). La problématique a été résolue en utilisant le formalisme de l'asservissement visuel. Pour assurer une navigation sûre et lisse, même lorsque les caractéristiques visuelles ne peuvent pas être extraites, nous avons conçu un observateur d'état pour les estimer dans le but de maintenir la commande fonctionnelle du robot. La première contribution de cette thèse a été étendue en traitant tout type d'environnement encombré statique ou dynamique. Cela a été réalisé en utilisant le diagramme de Voronoï Généralisé (DVG). Dans ce travail, une approche d'asservissement visuel basée sur le squelette extrait en temps réel était proposée pour une navigation autonome et sûre des robots mobiles. La commande est basée sur une approximation du DVG local en utilisant le Delta Medial axis, un algorithme de squelettisation rapide et robuste. Cette approche peut faire face aux bruits de mesure au niveau de la perception et au niveau de la commande à cause du glissement des roues. Nous avons alors conçu une approche d'asservissement visuel sur une prédiction du DVG