Para el sistema de estacionamiento automático de robot móvil restringido, se propone el control predictivo híbrido con un factor de penalización basado en el servo visual basado en imágenes (IBVS) para abordar el problema de pérdida de puntos característicos y frenado de emergencia en escenarios de obstáculos dinámicos causados por un exceso de ganancia de sesgo de objetivo al utilizar métodos de control IBVS tradicionales. El control IBVS tradicional se transforma en un problema de optimización con restricciones en el dominio de tiempo finito, definiendo la función de optimización basada en la desviación posicional del robot móvil y la desviación del punto característico de la imagen, mientras se utilizan la saturación del actuador y el límite de velocidad como restricciones. Sobre esta base, se define una función de optimización convexa con factores de penalización y se combina con el control predictivo incremental del modelo. Esta estrategia de control podría garantizar el rendimiento de frenado de emergencia del robot móvil cuando los puntos característicos de la imagen están masivamente oscurecidos por obstáculos en escenas dinámicas, al tiempo que mejora la precisión y la capacidad de seguimiento en tiempo real de su trayectoria. Finalmente, se realizan comparaciones de simulación para verificar la efectividad del método de control propuesto.