La technologie ultrasonore permet de développer un système de perception peu onereux et à faible coût pour la robotique de service. L'extraction des informations pertinentes sur l'environnement exige le traitement du signal ultrasonore. Les méthodes statistiques sont capables de discriminer des objets d?un environnement structuré (plan, coin, etc.). La difficulté principale de la classification est le choix des paramètres discriminants du signal réfléchi par les cibles rencontrées. La dimension de l'espace de représentation des objets est réduite à l'aide de la méthode suboptimal(Sequential Backward Selection). Les paramètres extraits définissent le vecteur d'entrée du classifieur quadratique. Les résultats obtenus montrent le taux de bonne classification par rapport à la dimension du vecteur d'entrée.