Автономная навигация мобильных роботов внутри помещения привлекает внимание исследователей компьютерного зрения уже многие годы. Для решения данной задачи предложены разнообразные подходы и алгоритмы. Для выполнения заложенных в роботах алгоритмов они должны уметь оценивать трехмерную структуру окружающей среды. Однако визуальные датчики, такие как обычные камеры, не позволяют получать достаточное количество информации из-за ограниченного угла обзора. Авторы данного исследования предлагают комплексный подход для трехмерного моделирования внутренней среды. Система компьютерного зрения, рассматриваемая в работе, состоит из всенаправленной камеры и источника структурированного света. Всенаправленная камера обеспечивает широкий спектр информации, в то время как лазерный луч легко обнаружить и извлечь для дальнейшего анализа. Для получения достоверных результатов измерений система должна быть откалибрована. С этой целью предлагается усовершенствованный метод внешней калибровки. Рассматривается реконструкция внутренней среды помещения на базе аналогичной системы компьютерного зрения, а также алгоритма, включающего в свой состав нейронную сеть семантической сегментации. Для выполнения алгоритмов методов калибровки и трехмерного моделирования требуется одно входное изображение. Предложенные методы в значительной степени ускоряют процесс обработки данных без потери точности в измерениях. Их экспериментальная оценка осуществлялась с помощью данных, генерируемых посредством разработанного авторами ранее симулятора.