Para mejorar la seguridad en las pruebas de carretera para vehículos robóticos de conducción autónoma (ADRVs), la evitación de colisiones con obstáculos repentinos es esencial durante los procesos de prueba. Este documento propone una estrategia de evitación de colisiones de nivel superior que integra el control predictivo de modelo (MPC) y un campo potencial artificial mejorado (APF). Se establece el modelo cinemático del robot de conducción y se utiliza un modelo de dinámica vehicular que considera la curvatura de la carretera como base para el control del vehículo. Se construyen las restricciones del APF mejorado. La restricción de límite utiliza una forma de vehículo de tres círculos adecuada para carreteras con curvaturas arbitrarias. Se diseña una restricción de campo potencial de obstáculos unificada para obstáculos estáticos/dinámicos para generar trayectorias libres de colisiones. Se diseña un campo potencial atractivo auxiliar para garantizar una recuperación estable de la trayectoria después de completar la evitación de obstáculos. Se diseña un marco de MPC de múltiples objetivos acoplado con campos potenciales artificiales para lograr la evitación de obstáculos y el seguimiento de trayectorias, asegurando al mismo tiempo precisión, comodidad y restricciones ambientales. Los resultados de Carsim-Simulink y experimentos semi-físicos validan que la estrategia propuesta evita efectivamente varios obstáculos en diferentes condiciones de carretera mientras mantiene el seguimiento de la trayectoria de referencia.