Цели. В настоящее время опасной глобальной тенденцией становятся нарастающие темпы загрязнения огромных по площади территорий различными типами бытовых отходов. В связи с этим актуальной потребностью является создание робототехнических комплексов, способных в автономном режиме осуществлять сбор такого мусора. Одной из ключевых составляющих подобных комплексов должна стать система технического зрения для детекции и взаимодействия с целевыми объектами. Цель работы – разработка алгоритмического обеспечения системы технического зрения робототехнических комплексов в задаче уборки территории. Методы. В рамках предложенной структуры системы визуального анализа внешней среды были оптимизированы под задачу распознавания мусора алгоритмы детекции и классификации объектов различного внешнего вида с применением технологии сверточных нейронных сетей. Настройка нейросетевого детектора производилась методом градиентного спуска на открытой базе обучающих примеров TACO. Для определения геометрических параметров плоского участка местности в поле зрения робота и оценки координат объектов на местности использована матрица гомографии, формируемая с учетом информации о характеристиках и расположении видеокамеры в пространстве. Результаты. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение системы технического зрения для мобильного робота, оснащаемого монокулярной видеокамерой, реализует функции нейросетевой детекции и классификации объектов в кадре, а также проекции найденных объектов на карту местности для их последующего сбора. Выводы. Проведенные экспериментальные исследования показали, что разработанная система визуального анализа внешней среды автономного мобильного робота обладает достаточной эффективностью для решения поставленных задач, в т.ч. для обнаружения мусора в поле зрения автономного мобильного робота.