Multirotor unmanned aerial vehicles (MAVs) are increasingly used in civil and military applications as potential solutions for many applications. A primary feature of MAVs is the ability to perform automatic real-time path planning to generate feasible and optimal paths to a predetermined target point, satisfy the constraints of the control system and/or the environment. In particular, predictive control models have emerged as an optimal method to solve the path planning problem for MAVs. This paper uses the synthesis, analysis, and comparison methods to provide an overview of the path planning problem for MAVs from studies in the past ten years. Accordingly, in addition to classifying and listing specific methods, we also fully survey studies applying predictive control models, thereby recognize the contributions and limitations of each approach to make useful assessments. The results of the paper can help scientists identify the challenges and future directions for this field to choose appropriate research directions.Phương tiện bay không người lái nhiều cánh quạt (MAV) được ứng dụng ngày càng phổ biến trong dân sự và quân sự như là giải pháp tiềm năng cho nhiều ứng dụng. Một tính năng chính của MAV là khả năng thực hiện việc quy hoạch đường đi theo thời gian thực một cách tự động nhằm tạo ra các đường đi khả thi và tối ưu đến điểm mục tiêu được xác định trước, đáp ứng các ràng buộc của hệ thống điều khiển và/hoặc môi trường. Trong đó, mô hình điều khiển dự báo nổi lên như một phương pháp tối ưu để giải quyết bài toán quy hoạch đường đi cho MAV. Bài báo này sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích và so sánh để đưa ra một cái nhìn tổng quan về bài toán quy hoạch đường đi cho các MAV từ các nghiên cứu trong vòng mười năm trở lại đây. Theo đó, ngoài việc phân loại, thống kê các phương pháp cụ thể, chúng tôi cũng khảo sát đầy đủ các nghiên cứu áp dụng mô hình điều khiển dự báo, từ đó xác định những đóng góp và hạn chế của từng cách tiếp cận để đưa ra các đánh giá hữu ích. Kết quả bài báo có thể giúp cho các nhà khoa học định vị được những thách thức và hướng đi trong tương lai đối với lĩnh vực này để lựa chọn hướng nghiên cứu phù hợp.