模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它通过建立系统的数学模型来预测未来一段时间内的行为，并基于预测结果优化当前的控制输入。MPC的核心在于其滚动优化机制：在每个控制周期，算法会求解一个有限时域的最优控制问题，但只执行第一个控制动作，然后在下一个周期重复这个过程。这种方法能够显式处理多变量系统的约束条件，如执行器的物理限制或安全运行范围，因此特别适合复杂工业过程控制。
在具身智能产品开发中，MPC技术为机器人运动规划、自动驾驶车辆控制等场景提供了优雅的解决方案。例如四足机器人的步态控制需要协调多个关节电机，MPC可以同时考虑地形信息、动力学约束和能量效率，生成平滑稳定的运动轨迹。与传统的PID控制相比，MPC具有更强的抗干扰能力和前瞻性，但其计算复杂度较高，需要根据硬件算力在预测时域长度和实时性之间取得平衡。近年来随着边缘计算芯片的发展，MPC正在从工业控制领域向消费级智能硬件渗透。