Les services de navigation piétonne restent peu précis, car ils reposent sur des graphes dérivés de ceux de la voirie automobile. Ces  graphes supposent l’existence de trottoirs, mais ignorent la complexité réelle des parcours piétons, notamment dans les carrefours  ouverts, les parcs ou les zones piétonnes. L’absence d’un graphe piéton complet et sémantisé freine les applications de navigation, en  particulier pour les personnes déficientes visuelles.
La thèse vise à générer automatiquement des graphes piétons sémantisés à partir de données géographiques multisources  (Panoramax, données vectorielles IGN/OSM, traces GNSS). Ces graphes représenteront à la fois la géométrie des chemins et la  sémantique perceptuelle (texture du sol, obstacles, repères visuels ou sonores). L’objectif est de produire un prototype open-source  permettant la fusion automatique de ces données pour améliorer la précision et l’accessibilité de la navigation urbaine.