При проведении научных исследований на поверхности небесных тел Солнечной системы с помощью планетоходов для решения задач их навигации и построения карты местности в неизвестном пространстве можно применить метод одновременной локализации и построения карты — метод SLAM. В случае применения лазерного дальномера в системе навигации в качестве широко используемых методов фильтрации информации используют методы, основанные на фильтре Калмана, а также его модификации, например, алгоритм EKF и алгоритм UKF. В алгоритме EKF присутствует процесс линеаризации. Алгоритм UKF по сравнению с алгоритмом EKF лучше согласован, но обладает большей вычислительной сложностью. Поэтому данные методы отличаются достаточно низкой точностью и большим объемом вычислений. Алгоритм фильтрации GP-RTSS, основанный на фильтре Гаусса, не требует процедуры прогнозирования выборки модели, линеаризации и численного интегрирования и способен адаптироваться для различных динамических систем. Таким образом, алгоритм фильтрации GP-RTSS существенно превосходит алгоритмы EKF и UKF по данным показателям. Самым большим препятствием в процессе работы алгоритма GP-RTSS является то, что функция ядра Гаусса требует множества вычислений. В статье исследуется модификация фильтра DIS RTSS, использующая схему распределенных вычислений, реализованную в гауссовском сглаживающем фильтре GP-RTSS для повышения скорости алгоритма GP-RTSS. Использование схемы распределенных вычислений позволяет провести эффективное преобразование данных, а следовательно, значительно уменьшить общие затраты на вычисления (время вычислений и требуемый объем памяти). Предложены четыре алгоритма распределенных вычислений для фильтра DIS RTSS: DIS RTP, DIS RTGP, DIS RTB, DIS RTrB. Моделирование показало, что среди данных алгоритмов алгоритм DIS RTGP является наиболее эффективным решением для рассматриваемого класса практических задач. Алгоритм фильтрации DIS RTSS обладает высокой скоростью обработки информации и теоретически может обрабатывать бесконечное число выборок данных.