Описана технология автоматизации синтеза обучающих множеств для настройки нейросетевых анализаторов изображений на базе существующих средств трехмерной графики. Предложена методика двухэтапного синтеза виртуальных сред. Рассмотрена архитектура сверточной нейронной сети, способной выполнять классификацию визуальных образов по результатам обучения на синтезируемых множествах. Обоснованы преимущества развиваемого подхода. Проведена оценка применимости разработанных средств синтеза обучающих множеств для целого ряда задач, связанных с исследованием и картографированием внешней среды автономных роботов, а также для задач поисково-спасательного характера.