模型預測控制（Model Predictive Control，簡稱MPC）是一種先進的控制算法，它依賴於系統的數學模型來進行最佳化控制。MPC算法的主要步驟包括：
模型預測。首先，建立一個描述系統動態行為的數學模型，這個模型可以是線性的或非線性的，用於預測未來一段時間內系統的行為。
滾動最佳化。在每個控制周期，MPC會基於當前系統狀態，預測一定時間範圍內的系統行為，並求解一個最佳化問題。這個問題的目標是找到使目標函式（如跟蹤誤差、能量消耗等）最小化的一系列控制輸入，這一步驟考慮到了控制輸入和狀態變數的限制。
反饋校正。MPC不僅考慮了未來的參考輸入進行前饋補償，還結合了基於系統當前狀態的反饋補償。這種校正機制提高了系統的魯棒性和對環境變化的適應性。
MPC算法廣泛套用於工業過程控制、汽車動態控制、航空航天和機器人技術等領域。它可以根據具體套用場景選擇基於運動學或動力學的建模方式，以適應不同的速度和運動狀態。