모델예측제어란 시스템의 수학적 모델로 미래 상태를 예측하고, 유한한 예측 구간(prediction horizon) 안에서 목적함수를 최소화하는 제어 입력 시퀀스를 계산한 뒤 그 첫 번째 입력만 실제로 적용하는 과정을 매 제어 주기마다 반복하는 제어 기법이다. 이 슬라이딩 수평선 구조 덕분에 모터 최대 토크나 관절 각도 한계 같은 물리적 제약 조건을 최적화 문제 안에 명시적으로 포함시킬 수 있다. 선형 시스템에서는 매 주기마다 이차계획법(QP)을 풀어 제어 입력을 구하며, 비선형 시스템으로 확장한 것을 비선형 MPC(NMPC)라 부른다. 예를 들어 이족 보행 로봇에서는 앞으로 수 스텝에 걸친 발 위치를 미리 최적화하여 균형을 유지하는 데 MPC가 활용된다. 고전적인 최적제어가 처음 한 번만 최적화를 수행하는 것과 달리, MPC는 슬라이딩 수평선 방식으로 새 측정값을 매 주기마다 피드백에 반영한다는 점에서 구분된다.