Cette thèse présente une méthode de navigation par asservissement visuel à l'aide d'une mémoire d'images. Le processus de navigation est issu d'informations d'images 2D sans utiliser aucune connaissance 3D. L'environnement est représenté par un ensemble d'images de référence avec chevauchements, qui sont automatiquement sélectionnés au cours d'une phase d'apprentissage préalable. Ces images de référence définissent le chemin à suivre au cours de la navigation. La commutation des images de référence au cours de la navigation est faite en comparant l'image acquise avec les images de référence à proximité. Basé sur les images actuelles et deux images de référence suivantes, la vitesse de rotation d'un robot mobile est calculée en vertu d'une loi du commandé par asservissement visuel basé image. Tout d'abord, nous avons utilisé l'image entière comme caractéristique, où l'information mutuelle entre les images de référence et la vue actuelle est exploitée. Ensuite, nous avons utilisé des segments de droite pour la navigation en intérieur, où nous avons montré que ces segments sont de meilleurs caractéristiques en environnement intérieur structuré. Enfin, nous avons combiné les segments de droite avec des points pour augmenter l'application de la méthode à une large gamme de scénarios d'intérieur pour des mouvements sans heurt. La navigation en temps réel avec un robot mobile équipé d'une caméra perspective embarquée a été réalisée. Les résultats obtenus confirment la viabilité de notre approche et vérifient qu'une cartographie et une localisation précise ne sont pas nécessaire pour une navigation intérieure utile.