Die Unabhängigkeit von menschlichen Interaktionen, kombiniert mit der erhöhten Sicherheit und Effizienz, sind Hauptgründe für die rasante Entwicklung der Autopiloten-Technologie. Insbesondere der verstärkte Einsatz von Drohnen hat dazu beigetragen, dass Open-Source-Autopiloten wie ArduPilot und PX4 Autopilot sich ständig weiterentwickeln konnten. Aufgrund des wachsenden Funktionsumfangs wurde der Einsatz dieser Autopiloten auch schnell auf andere unbemannte Fahrzeuge erweitert. Allerdings besitzen diese Softwareplattformen individuelle Stärken und Schwächen, welche erst bei einem fundierten Vergleich deutlich werden. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, die Open-Source-Autopiloten ArduPilot und PX4 Autopilot anhand einer experimentellen Untersuchung zu analysieren. Im Rahmen dieser Evaluierung wurde ein spezielles Testfahrzeug eingesetzt, welches eine vordefinierte Strecke automatisiert abfährt. Die Streckenvorgabe wird dabei über geografische Koordinaten festgelegt. Dieses Testfahrzeug besteht aus einem modifizierten Modellfahrzeug mit integriertem Flight-Controller sowie geeigneten Aktoren und Sensoren. Um die Vergleichbarkeit der Testergebnisse zu gewährleisten, war es zusätzlich notwendig, ein passendes Testsetup zu schaffen. Die Untersuchung konzentriert sich hauptsächlich auf die Unterschiede in der Routennachverfolgung, wobei die Genauigkeit und Effizienz jedes Autopilot-Systems analysiert werden. Darüber hinaus werden die notwendigen Schritte zur Kalibrierung und Konfiguration der Autopiloten untersucht. Basierend auf diesen Erkenntnissen werden die Autopiloten sowie die verwendeten Bodenstationssoftwaren, Mission Planner und QGroundControl, verglichen. Letztendlich bieten die gesammelten Ergebnisse eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Auswahl eines geeigneten Autopiloten für Bodenfahrzeuge. Darüber hinaus fördern sie auch den praktischen Einsatz von Open-Source-Autopiloten.