Bajo condiciones de trabajo complejas, los sistemas de control de crucero adaptativo (ACC) con coeficientes de peso fijos no pueden garantizar un buen rendimiento de seguimiento del vehículo en todas las condiciones. Para mejorar el seguimiento y la comodidad de los vehículos en diferentes modos, se propone un algoritmo de control predictivo difuso (Fuzzy-MPC). Basado en la consideración integral de la seguridad, la comodidad, la economía de combustible y las limitaciones del vehículo, se diseñan la función objetivo y las restricciones. Se introduce un vector de factor de relajación para suavizar el límite de restricción dura con el fin de resolver este problema, para el cual anteriormente no había una solución factible. Para mantener la estabilidad de conducción en condiciones complejas, se propone un método de optimización multiobjetivo, que puede actualizar el coeficiente de peso en línea. En la simulación numérica, se comparan los valores de velocidad, distancia relativa, aceleración y tasa de cambio de aceleración bajo diferentes condiciones, y los resultados muestran que el algoritmo propuesto tiene un mejor seguimiento y estabilidad que el algoritmo tradicional. La efectividad y fiabilidad del algoritmo Fuzzy-MPC se verifican mediante co-simulación con el algoritmo de control de capa inferior PID diseñado con alimentación hacia adelante y retroalimentación.