El vuelo en formación de vehículos aéreos no tripulados (UAV) de cuatro rotores es un proceso complejo con múltiples restricciones. Al diseñar un controlador de formación, el modelo dinámico del UAV presenta errores de modelado e incertidumbres. El control predictivo por modelo (MPC) es uno de los mejores métodos de control para resolver problemas con restricciones. Primero, se establece un modelo matemático del quadrotor considerando perturbaciones e incertidumbres utilizando la formulación de Lagrange-Euler y se divide en un subsistema rotacional (RS) y un subsistema translacional (TS). Aquí, se introduce una estrategia de MPC mejorada (IMPC) basada en un modelo de error para el control de UAV. Los errores de seguimiento causados por perturbaciones de síntesis pueden ser eliminados gracias al integrador incorporado en el modelo aumentado. Además, al modificar los parámetros de la función de costo, no solo se puede especificar el grado de estabilidad del subsistema de lazo cerrado, sino que también se pueden mejorar los problemas numéricos en el cálculo del MPC. Los resultados de la simulación demuestran la estabilidad del controlador diseñado en el mantenimiento de la formación y su robustez ante perturbaciones externas e incertidumbres.