Предлагается программное решение по увеличению качества распознавания образов и повышению эффективности инструментария машинного обучения посредством реализации Grid-технологий. Формулируются стратегические направления разработки инструментария распознавания образов в виде программной системы, основанной на принципах распределенных систем, распараллеливания и адаптивной настройки вычислительных ресурсов. Рассматривается структура организации web-инструментария распознавания образов с использованием концепции библиотеки алгоритмов. Даются алгоритмические решения распараллеливания алгоритмов обучения и распознавания на базе методов прецедентов.

Усовершенствование вычислительной техники, устройств и сенсоров, позволяющих получать информацию об окружающей среде, – основной источник развития робототехнических систем и систем искусственного интеллекта. Данный процесс неразрывно связан с развитием ПО бортовых процессоров, которые используются при управлении автономным роботом. В настоящее время все чаще упоминаются системы, состоящие из комбинаций нескольких видеокамер, лазерных радаров, тепловизоров и других источников получения информации об окружающей среде. В данной статье приводится краткое описание разрабатываемой системы распознавания образов, которая базируется на технологии стереозрения. Применение стереозрения позволяет получить данные о глубине изображения, расстоянии до объектов, предоставляет возможность строить трехмерную картину окружающего мира. Также в работе представлено описание настройки используемого оборудования, рассмотрено совместное использование стереопары и лазерного дальномера при тестировании модуля навигации автономного робота.