Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Sensordatenverarbeitung von Schienenfahrzeugen, um deren Position und Orientierung so genau wie möglich bestimmen zu können. Es geht um die Reduzierung von Positionsfehlern, die unter anderem durch das globale Satellitennavigationssystem hervorgerufen werden. Dafür werden die Daten des GPS mit weiterer an Bord verfügbarer Sensorik mit einem Extended Kalman Filter verknüpft. Hinsichtlich der Freiheitsgrade ergibt sich daraus ein mehrdimensionales und nichtlineares Systemmodell. Die Arbeit ist Teil eines Forschungsprojektes, in welchem ein Demonstratorsystem für einen führerlosen Zug entwickelt wird. Die Positionsdaten werden vom Hinderniserkennungsmodul des autonom fahrenden Zuges benötigt. Die Bahnstrecke ist dabei frei zugänglich. Um Hindernisse innerhalb des Lichtraums des Zuges zuverlässig erkennen zu können, ist dessen präzise Pose von hoher Wichtigkeit. Der Lichtraum ist jener Raum, den der Zug rund um das Gleis einnimmt. Etwaige Positionsfehler können dabei zu falsch positiv oder falsch negativ erkannten Hindernissen führen. Mit den Ergebnissen dieses Projektes sollen zukünftig Regionalbahnen automatisiert werden können.