Controlul predictiv model (MPC – Model Predictive Control) este o tehnică avansată de control folosită în sisteme robotice și autonome, care calculează comanda optimă curentă anticipând comportamentul viitor al sistemului pe un orizont scurt de timp, ținând cont explicit de constrângerile fizice ale sistemului controlat.
Spre deosebire de controlerele reactive clasice (precum controlerul PID, care răspunde doar la eroarea curentă dintre starea dorită și cea reală), MPC folosește un model matematic al dinamicii sistemului pentru a simula, la fiecare pas de control, mai multe secvențe posibile de comenzi viitoare, evaluând care dintre acestea minimizează o funcție de cost (de exemplu, deviația de la traiectoria dorită, consumul de energie sau confortul pasagerilor) pe un orizont de predicție de câteva secunde înainte. Doar prima comandă din secvența optimă calculată este efectiv aplicată sistemului, iar întregul proces de optimizare se repetă la fiecare pas de timp, incorporând cele mai recente măsurători ale senzorilor.
Avantajul central al MPC este capacitatea de a respecta explicit constrângerile fizice ale sistemului — viteza maximă, accelerația maximă, limitele actuatorilor — direct în procesul de optimizare, evitând comenzi imposibil de executat fizic, spre deosebire de controlerele mai simple care pot genera comenzi teoretic optime, dar irealizabile practic.
Această tehnică este folosită pe scară largă în vehiculele autonome (pentru planificarea lină și sigură a manevrelor precum schimbarea benzii sau frânarea), în drone (pentru zbor stabil în condiții de vânt variabil), în robotica industrială de precizie și în procesele industriale complexe, precum controlul reactoarelor chimice sau al rețelelor electrice, unde predictibilitatea și respectarea strictă a constrângerilor de siguranță sunt esențiale.
