Questa tesi si concentra sull’analisi delle prestazioni di soluzioni di Model Predictive Control (MPC) per applicazioni su veicoli ibridi, al fine di ottimizzare il consumo di carburante, ridurre le emissioni e garantire la caratteristica di charge-sustaining tipica dei veicoli ibridi non plug-in. Sono state sviluppate diverse formulazioni di adaptive MPC, considerando differenti previsioni della coppia richiesta dal conducente. In particolare, sono stati considerati due approcci: una predizione esatta offline basata su missioni di guida selezionate, e una previsione ottenuta da un modello del veicolo linearizzato online, con una coppia costante lungo l’orizzonte di previsione. Attraverso l’analisi di diversi scenari di guida, utilizzando cicli di guida standardizzati e una serie di test, sono state confrontate le prestazioni delle soluzioni MPC proposte.