MPC（模型預測控制）是一種先進的控制策略，其基本原理可以概括為以下幾點：
模型基礎：MPC依賴於系統的數學模型，這可以是一個動態模型，用於預測系統未來的行為。這個模型通常表示為狀態空間方程，描述了系統的輸入（控制信號）和輸出（系統狀態）之間的關係。
預測未來狀態：在每個採樣時刻，MPC使用當前測量信息，結合系統模型，預測未來一段時間內的系統狀態。這些預測基於對未來控制輸入的假設進行。
最佳化問題：MPC將控制問題轉化為一個最佳化問題。目標是找到一組控制輸入，使得在預測時間內的系統狀態儘可能接近期望的軌跡。這通常通過最小化一個目標函式來實現，該函式考慮了預測狀態的誤差和/或控制輸入的變化。
約束處理：MPC能夠處理系統約束，如輸入和狀態的限制。這是通過將約束條件納入最佳化問題來實現的，確保了控制策略在實際套用中的可行性和安全性。
滾動最佳化：MPC採用一種滾動最佳化的方法，即在每個時刻求解一個有限時域的最佳化問題。這不同於傳統的批量最佳化方法，因為它不斷地線上調整控制策略以適應當前的系統狀態。
實現與套用：MPC適用於多種場景，包括機器人控制、飛行器控制、汽車控制等。它能夠處理非線性、多輸入多輸出（MIMO）系統，並且方便地施加約束條件。MPC的問題通常可以轉化為二次規劃（QP）問題進行求解，這使得它能夠利用高效的算法和軟體工具進行實現。
綜上所述，MPC是一種基於模型、滾動最佳化的控制方法，它通過預測未來狀態並最佳化一個目標函式來決定當前的控制輸入，同時考慮了系統的約束條件。