Esta tesis se ocupa de la resolucion del problema de posicionamiento y localización de un vehiculo en un entorno natural. Tras una revision de los diferentes sistemas para el conocimiento de lo posición del vehiculo en cada momento, se presenta un sistema sensorial que, empleando un minimo numero de sensores complementarios y redundantes: un receptor GPS diferencial como sistema de posicionamiento externo y un odómetro como sistema de posicionamiento interno, permita conocer la posicion del vehiculo de forma continua y en tiempo real guardando un equilibrio entre precision y precio del equipo. Para combinar la informacion que sobre la posición ofrecen los sensores a borde del robot, se ha formulado un modelo de fusión probabilistico que, partiendo de las estimaciones con incertidumbre proporcionada por el GPS diferencial y por el odómetro, permite obtener la mejor estimación de la magnitud medida y la incertidumbre asociada a esta mejor estimacion. Se consigue asi un posicionamiento continuo y preciso aun en ausencia de señal GPS. La tecnica de fusion sensorial que se propone en esta tesis distingue la naturaleza del error asociado a las medidas de los sensores: ruido blanco y coloreado o autocorrelacionado, y la existencia o no de correlacion entre las mismas. Se han validado experimentalmente con éxito los desarrollos presentados en el robot tractor Rojo, un tractor comercial cuya automatización forma parte del trabajo desarrollo en esta tesis. Se demuestra la eficacia del método de fusion sensorial propuesto aun empleando sensores de coste medio/bajo y en situaciones en que la señal GPS, herramienta principal de posicion, no esta presente.
