Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, mit dessen Hilfe die Bodenparameter nach Bekker abgeschätzt werden können. Zu diesem Zweck werden verschiedene Eingangsdaten, die bei der Fahrt eines Fahrzeugs auf nachgiebigem Boden erfasst werden, geeignet verarbeitet und als Eingangsgröße für Neuronale Netze zur Verfügung gestellt. Das Neuronale Netz liefert nach entsprechendem Training die Bodenparameter nach Bekker. Es werden verschiedene fahrzeugspezifische Kenngrößen als Eingangsgrößen verwendet, um eine gute Vorhersagefähigkeit zu erreichen. Für das Training des Netzes dienen fünf Basisbodenarten, über die das Fahrzeug fährt. Neben den Bodenparametern werden dabei die Antriebsmomente sowie Beladungen des Fahrzeugs variiert, um dem Netz eine große Bandbreite verschiedener fahrzeugspezifischer Größen zur Verfügung zu stellen. Dies ist notwendig, um eine gute Generalisierungsfähigkeit des Netzes auch für unbekannte Böden und Fahrzustände zu gewährleisten. Die Gewinnung der Trainingsdaten sowie die Anwendung auf unbekannte Böden wird in dieser Arbeit dokumentiert. Die Robustheit des Neuronalen Netzes bei leichten Schwankungen der Bodenparameter wird ebenfalls untersucht. Das Vorgehen wird angewendet auf ein Vierachs-Halbfahrzeug und auf ein Zweiachs-Halbfahrzeug.