Este documento aplica una planificación dinámica de ruta y control predictivo de modelo (MPC) para simular la conducción autónoma y el estacionamiento de una furgoneta eléctrica en una plataforma de hardware en bucle cerrado (HiL). La plataforma de hardware es un simulador que consta de un sistema de dirección eléctrica, pedales de acelerador y freno, y un Nvidia drive PX2 con un sistema operativo de robot (ROS). El modelo de dinámica del vehículo, los sensores, el controlador y el mapa del campo de pruebas se construyen virtualmente con la plataforma de simulación PreScan. Se pueden simular tanto modos de conducción manual como autónoma, y una interfaz gráfica de usuario permite a un conductor de prueba seleccionar un espacio de estacionamiento objetivo en una pantalla de visualización. Se demuestran tres escenarios: estacionamiento hacia adelante, estacionamiento hacia atrás y evasión de obstáculos. Cuando el vehículo percibe un obstáculo, se actualiza el mapa y se planifica la ruta de forma adaptativa. La efectividad del MPC propuesto se verifica en experimentos y se demuestra que es superior a un controlador tradicional proporcional-integral-derivativo en cuanto a seguridad, ahorro de energía, comodidad y agilidad.