El control de movimiento es uno de los tres módulos fundamentales de la conducción autónoma, y el control predictivo no lineal por modelo (NMPC) ha atraído recientemente una atención generalizada en el campo del control de movimiento. Las ecuaciones de dinámica del vehículo, como un modelo ampliamente utilizado, tienen un impacto significativo en la eficiencia de solución del NMPC debido a su rigidez. Este artículo primero analiza teóricamente las limitaciones en el paso de tiempo discretizado causadas por la rigidez de las ecuaciones del modelo de dinámica del vehículo al utilizar métodos numéricos comunes existentes para resolver el NMPC, revelando así las razones de la baja eficiencia computacional del NMPC. Luego, se propone un controlador A-estable basado en el método de colocalización ortogonal de elementos finitos, que expande en gran medida el rango del dominio estable del proceso de solución numérica del NMPC, logrando así el propósito de relajar las restricciones del paso de tiempo discretizado y mejorar el rendimiento en tiempo real del NMPC. Finalmente, a través de la co-simulación de CarSim 8.0/Simulink 2021a, se verifica que las ecuaciones del modelo de dinámica del vehículo presentan una gran rigidez cuando la velocidad del vehículo es baja, y el controlador propuesto puede mejorar el rendimiento en tiempo real del NMPC. A medida que aumenta la velocidad del vehículo, la rigidez de la ecuación del modelo de dinámica del vehículo disminuye. Además de la capacidad superior para abordar los problemas de estabilidad de integración que surgen de la naturaleza rígida de las ecuaciones de dinámica del vehículo, el controlador NMPC propuesto también demuestra una mayor precisión en un amplio rango de velocidades del vehículo.