In den nächsten Jahren werden Fahrzeuge immer mehr Daten austauschen, um mögliche Gefahren auch außerhalb ihrer eigenen Sensorreichweite wahrnehmen zu können. Die so ausgetauschten Daten werden von anderen Fahrzeugen generiert, die ihre lokale Wahrnehmung mit den Fahrzeugen im Netzwerk teilen. Dadurch ist es möglich, deutlich feingranularer auf Veränderungen der Umwelt zu reagieren als es heute möglich ist. Allerdings hat dies zur Folge, dass deutlich mehr Kommunikationsbandbreite benötigt wird, um diese Veränderungen mit anderen Fahrzeugen zu teilen. Dabei stellt die mögliche Ungenauigkeit der ausgetauschten Daten in Kombination mit dem steigenden Bandbreitenbedarf eine große Herausforderung für zukünftige Fahrzeugnetzwerke dar. Durch diese mögliche Ungenauigkeit der Daten sind Verfahren nötig, die Sensordaten von anderen Fahrzeugen validieren können, wozu Informationen über die messende Sensorik benötigt werden. Zusätzlich muss der steigende Bandbreitenbedarf kompensiert werden, was eine Analyse des Datenbedarfs eines einzelnen Fahrzeugs erfordert. In diesem Kontext eignet sich das Konzept der Approximate Networks besonders gut, da dieses eine Abwägung zwischen Ressourceneffizienz und der Verfügbarkeit/Qualität von Daten ermöglicht. Dementsprechend tragen unsere Beiträge in dieser Arbeit zum Konzept der Approximate Networks in Fahrzeugnetzwerken bei. Dazu entwickeln wir zunächst Mechanismen zur Datenbewertung in Fahrzeugnetzwerken, welche dann als Grundlage für unseren Ansatz für unsere entwickelten Fahrzeugnetzwerke dienen. Als unseren ersten Beitrag entwickeln wir ein innovatives Aggregationsschema, welches die Datenqualität in Fahrzeugnetzwerken erhöht, indem es die Heterogenität von Sensoren in Kombination mit den Eigenschaften der generierten Daten berücksichtigt, um den Einfluss von älteren Messdaten auf das Aggregationsergebnis zu bestimmen. Dieses Gewicht wird so gewählt, dass für den jeweiligen Datentyp die Qualität des Aggregates erhöht wird. Im Anschluss untersuchen wir die Relevanz von Daten für ein spezifisches Fahrzeug als unseren zweiten Beitrag, wobei wir eine Prädiktion des Fahrzeugkontexts nutzen, um die Nützlichkeit eines Datums für das Fahrzeug zu bestimmen. Basierend auf der Genauigkeit der Daten und der fahrzeugspezifischen Relevanz bestimmen wir den Einfluss der generierten Daten auf ein spezifisches Fahrzeug. Diese Einfluss Metrik ist ein wichtiger Aspekt für eine effektive Priorisierung von Daten und bildet die Grundlage für unser Konzept von Approximate Vehicular Networks. Dieses designen und entwickeln wir als unseren dritten Beitrag basierend auf dem Konzept von Diverse Prioritization and Treatment. Mit diesem Konzept ist es uns möglich, die Netzwerkperformanz zu erhöhen, ohne dabei die Menge der verbrauchten Kommunikationsressourcen zu ändern. Dadurch folgt unser Konzept der Grundidee der Approximate Networks. In diesem Kontext schlagen wir ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Verfahren vor, welches die Redundanz der Nachrichten im Netzwerk so anpasst, dass die Verfügbarkeit von Nachrichten für interessierte Fahrzeuge erhöht wird, ohne dabei jedoch die genutzten Kommunikationsressourcen zu verändern. Wir nutzen dann unser VEHICLE.KOM Framework, um die entwickelten Verfahren in einer ausgiebigen Evaluation zu analysieren und zu bewerten., wobei wir verschiedene Umwelteinflüsse auf unsere Ansätze betrachten. Wir zeigen, dass unser Aggregationsschema die Datenqualität im Netzwerk durch Anpassung an die Genauigkeit und Langlebigkeit der Daten signifikant erhöht. Zusätzlich demonstrieren wir die Verbesserungen durch unseren Ansatz für Approximate Vehicular Networks in dynamischen Umgebungen, wobei besonders der Mehrwert von Kooperationen zwischen Fahrzeugen beleuchtet wird.