В работе рассматривается способ построения системы управления для двухколесного мобильного робота с использованием Model Predictive Control. Приведен процесс построения математической модели механической системы робота, а также выполнена линеаризация полученной модели. Представлены основные принципы построения системы управления на основе MPC для линейных систем без внешних возмущений, а также с использованием наблюдателя для оценки состояний модели при влиянии аддитивных белых гауссовских шумов. Рассмотрен вариант синтеза системы управления с накладываемыми ограничениями на входной сигнал. Представлен способ определения положения двухколесного робота в пространстве с помощью системы технического зрения, которая основана на использовании искусственной нейронной сети. Приведена архитектура модели, использующаяся совместно со стереокамерой, с помощью которой реализуется построение карты глубины изображения. Описываются модели, которые не способны проводить обработку данных в режиме реального времени. Подробно описывается принцип работы модели глубокого обучения YOLOv3, которая основана на нескольких блоках обработки входных данных. Представлено подробное описание реализации стереокамеры в связке с моделью искусственной нейронной сети с помощью языка программирования Python и библиотек для работы с видеоданными и стереокамерой.