El campo de los vehículos de conducción autónoma está creciendo y expandiéndose rápidamente. Sin embargo, los sistemas de control para vehículos de conducción autónoma siguen planteando desafíos, ya que la velocidad del vehículo y el ángulo de dirección están siempre sujetos a estrictas restricciones en la dinámica del vehículo. La acción de control óptima para la velocidad del vehículo y la velocidad angular de dirección se puede obtener a partir de la función objetivo en línea, sujeta a las restricciones dinámicas de las limitaciones físicas del vehículo, las condiciones ambientales y los obstáculos circundantes. Este documento presenta el diseño de un controlador predictivo de modelo no lineal sujeto a restricciones duras y suavizadas. El control predictivo de modelo no lineal sujeto a restricciones suavizadas proporciona una mayor probabilidad de que el controlador encuentre las acciones de control óptimas y mantenga la estabilidad del sistema. Se simulan y analizan diferentes parámetros del controlador predictivo de modelo no lineal. Los resultados muestran que el control predictivo de modelo no lineal con restricciones suavizadas puede mejorar considerablemente la capacidad de los vehículos de conducción autónoma para seguir exactamente diferentes trayectorias.