En este documento, se propone un control predictivo de modelo eficiente (MPC) para el seguimiento de la velocidad de vehículos automatizados, en el que se proporciona una señal de referencia. Se elige la dinámica del vehículo de cinco grados de libertad con neumáticos no lineales como modelo de predicción, en el que se tienen en cuenta las características de acoplamiento de las dinámicas longitudinal y lateral. Con el fin de equilibrar la carga computacional y la precisión de la predicción, se adopta la teoría del operador Koopman para transformar el modelo no lineal en un modelo lineal global. Luego, el modelo lineal global se utiliza en el diseño del MPC para reducir la carga computacional en línea y evitar resolver problemas de optimización no convexos/no lineales. Además, se verifica la efectividad del operador Koopman en el control de la dinámica de vehículos utilizando un entorno Matlab/Simulink. Los resultados de validación demuestran que los algoritmos de descomposición modal dinámica con control (DMDc) y de descomposición modal dinámica extendida (EDMD) son más precisos en la validación del modelo y la predicción dinámica que la linealización local, y el algoritmo DMDc tiene menos carga computacional en la resolución de problemas de optimización que el algoritmo EDMD.