적응 모델 예측 제어(AMPC)는 시스템의 동적 모델이 시간에 따라 변하거나 불확실할 때, 예측 제어를 사용하는 방법이다. 모델 예측 제어(MPC)는 미래의 시스템 상태를 예측하여 최적의 제어 입력을 계산하는 방식이지만, MPC의 성능은 모델의 정확성에 크게 의존한다. AMPC는 이러한 한계를 극복하기 위해 시스템 모델을 지속적으로 업데이트하여 실시간으로 변하는 환경에 적응한다. 이 과정에서 시스템의 상태나 입력 데이터에 따라 모델의 파라미터를 수정하며, 이를 통해 예측의 정확도를 향상시키고 제어 성능을 높인다.

AMPC는 주로 로봇 제어, 자율 주행, 항공기 제어 등 예측 가능한 미래의 상황에 대해 신속하게 대응해야 하는 시스템에서 많이 사용된다. 또한 비선형 시스템이나 복잡한 동적 환경에서도 강건한 성능을 보이며, 다양한 공학 분야에서 중요한 역할을 하고 있다.