Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine de la perception multicapteur pour la robotique mobile en milieu intérieur et, plus précisément, traite de l'exploitation des caméras 3D à bas coût en complément du système de perception d'un robot équipé d'un télémètre laser à balayage et de caméras conventionnelles. En effet, chacun de ces capteurs seuls souffre de défauts importants : limitation du champ de vision pour les caméras à bas coût et détection sur un unique plan pour le télémètre. L'utilisation de la caméra 3D en complément du télémètre doit permettre de percevoir les obstacles invisibles par le télémètre tout en conservant un large champ de vision. La caméra 3D apporte également des données très utiles pour augmenter les informations visuelles dans le cadre d'une interface homme-robot. La perception multicapteur basée sur le télémètre laser, la caméra 3D et la caméra conventionnelle nécessitent un étalonnage extrinsèque suffisamment précis pour l'application considérée. Au-delà de la précision, le processus lui-même se doit d'être pratique et facilement répétable puisque, notamment lorsque les capteurs sont mobiles mais pas seulement, l'étalonnage doit être renouvelé régulièrement. L'interrogation de la communauté utilisant les caméras 3D à bas coût montre que la moitié des chercheurs se contente d'un étalonnage approximatif du fait du caractère fastidieux des processus d'étalonnage. Nous proposons donc dans cette thèse quatre méthodes d'étalonnage extrinsèque dont deux en particulier pour lesquelles l'objectif est d'améliorer significativement la praticité du processus d'étalonnage.