Područje upravljanja mobilnim robotima je u zadnjem desetljeću u povećanom fokusu znanstvene zajednice i industrije. Usprkos naizgled jednostavnom kinematskom modelu diferencijalnog mobilnog robota, postojanje neholonomskih ograničenja pretvara dizajniranje stabilizirajućih upravljačkih zakona za ovakav sustav u izazovan i netrivijalan problem. U primjenama upravljačkih algoritama na stvarnim robotskim sustavima, jedan od značajnijih izazova u sintezi regulatora čine uvijek prisutna ograničenja na ulaze i stanja sustava koja se prirodno javljaju zbog mehaničkih i fizičkih karakteristika. Ova ograničenja, ako se prikladno ne uzmu u obzir, mogu značajno narušiti ponašanje upravljanog sustava, a ponekad uzrokovati i nestabilnost zatvorenog kruga. U ovom diplomskom radu koristi se optimalna metoda upravljanja zvana modelsko prediktivno upravljanje (engl. Model Predictive Control - MPC) za upravljanje diferencijalnim mobilnim robotom ASTRO (engl. Autonomous System for Teaching Robotics). MPC u svojoj formulaciji omogućava eksplicitno uračunavanje ograničenja na varijable stanja i ulaze sustava. Za mobilne robote mogućnost definiranja ograničenja je potrebna i za postavljanje sigurnog radnog prostora robota, osobito ako je mobilni robot namijenjen za rad u okolini s čovjekom. Budući da je model ASTRO robota nelinearan, u ovom diplomskom zadatku implementirana je inačica nelinearnog modelskog prediktivnog upravljanja (engl. Nonlinear Model Predictive Control - NMPC) u radnom okviru robotskog operativnog sustava (engl. Robot Operating System - ROS 2). Za rješavanje nelinearnog optimizacijskog problema korištena je C++ biblioteka otvorenog koda zvana CasADi.