El modelado y control son desafiantes en vehículos aéreos no tripulados, especialmente en cuadricópteros donde existe un alto acoplamiento entre la posición y la dinámica de la orientación. En las simulaciones, estrategias de control convencionales como el uso de un controlador proporcional-integral-derivativo (PID) bajo diferentes configuraciones son típicamente empleadas debido a su simplicidad y facilidad de diseño. Sin embargo, se deben realizar suposiciones lineales, lo que resulta en un bajo rendimiento para aplicaciones prácticas en vehículos aéreos no tripulados (UAVs). Este documento diseña e implementa un control predictivo basado en modelos en cascada jerárquica (MPC) para el seguimiento de trayectorias tridimensionales utilizando una plataforma de cuadricóptero. El sistema general consta de dos etapas: el servidor de misión y el estabilizador del comandante. A diferencia de los trabajos existentes, la carga computacional pesada se gestiona descomponiendo la estrategia general de MPC en dos esquemas diferentes. El primer esquema controla los desplazamientos de traslación mientras que el segundo esquema regula los movimientos de rotación del cuadricóptero. Para la validación, el rendimiento del controlador propuesto se compara con el de un controlador proporcional-integral-velocidad (PIV) tomado de la literatura. Aquí, se implementan experimentos del mundo real para el seguimiento de trayectorias helicoidales y lemniscatas, mientras que para la regulación, se aplica una perturbación extrema de viento. Los resultados experimentales muestran que el controlador propuesto supera al controlador PIV, presentando menos fluctuaciones en el esfuerzo de la señal, especialmente en términos de rechazar perturbaciones externas de viento.