Este estudio presenta un algoritmo de control predictivo de modo deslizante adaptativo (ASMPC) destinado a mejorar la precisión de control y la robustez del seguimiento de trayectorias para vehículos agrícolas con ruedas. En primer lugar, se establecieron las ecuaciones de estado cinemático del vehículo basadas en los errores de seguimiento de la trayectoria. En segundo lugar, para diseñar el controlador de seguimiento de trayectoria combinando la ventaja de precisión del algoritmo de control predictivo de modelo (MPC) con la ventaja de robustez del algoritmo de control de modo deslizante (SMC), se diseñaron las funciones de modo deslizante y se utilizaron como ecuaciones de salida para establecer el modelo de espacio de estado cinemático del vehículo. En tercer lugar, sobre la base de la linealización y discretización del modelo de espacio de estado cinemático, se obtuvo la ley de control de seguimiento de trayectoria utilizando el algoritmo MPC. Finalmente, de acuerdo con las reglas difusas diseñadas por la velocidad de trabajo del vehículo y la curvatura de la trayectoria de referencia, se ajustaron de manera adaptativa el horizonte de predicción y el horizonte de control del algoritmo MPC para mejorar aún más la precisión de control y la robustez del sistema de seguimiento de trayectoria. Los resultados de la co-simulación de CarSim y MATLAB/Simulink muestran que el algoritmo ASMPC propuesto es superior al algoritmo SMC tradicional y al algoritmo MPC convencional en términos de precisión de control, rendimiento dinámico y robustez. Los resultados de nuestra prueba de campo muestran que los valores de error lateral cuadrático medio (RMS) para el seguimiento de trayectoria recta y el seguimiento de trayectoria curva no superan 2.1 y 8.7 cm, respectivamente, en el rango de velocidad de 1.0 a 3.5 m/s, adecuado para el trabajo en campo. La precisión de control y la robustez del algoritmo ASMPC propuesto pueden satisfacer los requisitos de trabajo de los vehículos agrícolas con ruedas.