coche autónomo

Los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) automatizan funciones de conducción específicas, como la advertencia de colisión frontal (FCW), el frenado automático de emergencia (AEB), la advertencia de salida de carril (LDW), la asistencia para mantenerse en el carril (LKA) o la advertencia de punto ciego (BSW). ^{[ 14 ]} Un ADAS requiere que un conductor humano realice tareas que el ADAS no admite.

ADAS contrasta con un sistema de conducción automatizada (ADS), que sería clasificado por SAE J3016 como de Nivel 3 o superior. ^{[ 15 ]}

La autonomía implica que un sistema de automatización está bajo el control del vehículo en lugar de un conductor. La automatización es específica para la función, manejando aspectos como el control de velocidad, pero deja la toma de decisiones más amplias al conductor. ^{[ 16 ]}

El programa europeo de evaluación del rendimiento de seguridad de los automóviles, Euro NCAP, define "autónomo" como "el sistema actúa independientemente del conductor para evitar o mitigar el accidente". ^{[ 17 ]}

En Europa, las palabras automatizado y autónomo pueden usarse juntas. Por ejemplo, según el Reglamento (UE) 2019/2144: ^{[ 18 ]}

• "Vehículo automatizado" significa un vehículo que puede moverse sin supervisión continua del conductor, pero cuya intervención del conductor aún se espera o se requiere en los dominios de diseño operativo (ODD); ^{[ 18 ]}
• "Vehículo totalmente automatizado" significa un vehículo que puede moverse completamente sin la supervisión del conductor; ^{[ 18 ]}

Un conductor remoto es un conductor que opera un vehículo a distancia, utilizando una conexión de vídeo y datos. ^{[ 19 ]}

Según SAE J3016 ,

Algunos sistemas de automatización de la conducción pueden ser autónomos si realizan todas sus funciones de forma independiente y autosuficiente, pero si dependen de la comunicación o la cooperación con entidades externas, deben considerarse cooperativos en lugar de autónomos.

La Unión de Científicos Preocupados definió la conducción autónoma como "automóviles o camiones en los que nunca se requiere la intervención de un conductor humano para operar el vehículo de manera segura. También conocidos como automóviles autónomos o 'sin conductor', combinan sensores y software para controlar, navegar y conducir el vehículo". ^{[ 20 ]}

La Ley británica de vehículos automatizados y eléctricos de 2018 define un vehículo como "autoconducido" si "no está siendo controlado ni necesita ser supervisado por un individuo". ^{[ 21 ]}

Otra definición del gobierno británico establecía: "Los vehículos autónomos son vehículos que pueden conducirse a sí mismos de forma segura y legal". ^{[ 22 ]}

La clasificación de niveles de la SAE se basa en el rol del conductor, más que en las capacidades del vehículo, aunque estas están relacionadas en forma de un "modo de conducción" (también conocido como " escenario de conducción "). El modo se determina mediante un dominio de diseño operativo (ODD) y un "requisito de conducción dinámico". El ODD es la circunstancia en la que se encuentra el vehículo, y el requisito de conducción es lo que el sistema debe hacer para mantenerse seguro dentro de los límites de ese ODD. Estos dos elementos definen el nivel de la SAE. ^{[ 39 ]}

Por lo tanto, los coches pueden cambiar de nivel según el modo de conducción. Una analogía humana podría ser un modo en el que puedas mantenerte de pie sin ayuda sobre una pierna (el requisito) si estás en el suelo (el ODD), pero necesitarías apoyo si estuvieras de pie sobre una cuerda floja .

Por encima del Nivel 1, las diferencias de nivel se relacionan con la forma en que se divide/comparte la responsabilidad de la conducción segura entre el sistema avanzado de asistencia al conductor (ADAS) y el conductor, en lugar de con características de conducción específicas (véase Conceptos ). Por lo tanto, un automóvil podría tener capacidad de Nivel 3 para la gestión de carriles (el requisito de conducción) hasta 100  km/h (el ODD), pero Nivel 2 a velocidades superiores. O podría tener Nivel 4 para la navegación sin conductor en autopistas designadas, pero Nivel 2 en vías secundarias urbanas. ^{[ 40 ]}

Los sistemas ADAS considerados de Nivel 1 son el control de crucero adaptativo , la asistencia de frenado de emergencia , la asistencia de frenado de emergencia automática, el mantenimiento de carril y el centrado de carril. Los sistemas ADAS considerados de Nivel 2 son la asistencia en autopista, la evitación autónoma de obstáculos y el estacionamiento automático . En el Nivel 3 y superiores, si un automóvil está en movimiento y la ODD cambia —por ejemplo, una autopista despejada se convierte en una zona de construcción con señales manuales de un trabajador— el sistema debe reconocer que está saliendo de su ODD y retroceder en consecuencia, incluyendo solicitar la intervención del conductor si es necesario. ^{[ 41 ]}

Por lo tanto, un coche totalmente autónomo se mantendría en el Nivel 5 para todos los requisitos de conducción dinámica en todas las circunstancias (velocidades, carreteras, terrenos, visibilidad, tipos de obstáculos, jurisdicciones, etc.), mientras que un coche sin ADAS que controle los requisitos de conducción dependería del conductor humano para ello y se mantendría en el Nivel 0 independientemente del dominio. ^{[ 42 ] [ 43 ]}

El primer nivel, manos en el volante y ojos en la carretera, implica que el conductor está completamente concentrado en la operación del vehículo, pero supervisado por el sistema, que interviene según las funciones que admite (por ejemplo, control de crucero adaptativo, frenado automático de emergencia). El conductor es totalmente responsable, con las manos en el volante y la vista en la carretera. ^{[ 45 ]}

El sistema de conducción autónoma permite al conductor soltar el volante. El sistema conduce, el conductor supervisa y permanece preparado para retomar el control cuando sea necesario. ^{[ 45 ]}

El modo sin supervisión implica que el conductor puede dejar de monitorizar el sistema, permitiendo que este tenga el control total. Este modo requiere que no se produzcan errores reproducibles (que no se desencadenen por condiciones transitorias excepcionales) ni frecuentes, que las velocidades sean apropiadas para el contexto (p. ej., 130 km /h en carreteras de acceso limitado) y que el sistema gestione maniobras típicas (p. ej., que otro vehículo le cierre el paso). El nivel de automatización puede variar según el tipo de carretera (p. ej., sin supervisión en autopistas, con supervisión en calles secundarias). ^{[ 45 ]}  

El nivel más alto no requiere un conductor humano en el coche: la monitorización se realiza de forma remota ( telepresencia ) o no se realiza en absoluto. ^{[ 45 ]}

Un requisito fundamental para los dos niveles superiores es que el vehículo sea capaz de realizar una maniobra de riesgo mínimo y detenerse de forma segura fuera del tráfico sin intervención del conductor. ^{[ 45 ]}

Los AC necesitan poder percibir el mundo que los rodea. Las tecnologías de apoyo incluyen combinaciones de cámaras, LiDAR , radar , audio y ultrasonido , ^{[ 57 ]} GPS y medición inercial . ^{[ 58 ] [ 59 ] [ 60 ]} Se utilizan redes neuronales profundas para analizar las entradas de estos sensores para detectar e identificar objetos y sus trayectorias. ^{[ 61 ]} Algunos sistemas utilizan algoritmos de localización y mapeo simultáneos bayesianos (SLAM). Otra técnica es la detección y seguimiento de otros objetos en movimiento (DATMO), utilizada para manejar posibles obstáculos. ^{[ 62 ] [ 63 ]} Otros sistemas utilizan tecnologías de sistemas de localización en tiempo real en carretera (RTLS) para ayudar a la localización. El sistema "solo visión" de Tesla utiliza ocho cámaras, sin LIDAR ni radar, para crear su vista de pájaro del entorno. ^{[ 64 ]}

La planificación de rutas encuentra una secuencia de segmentos que un vehículo puede usar para moverse desde el origen hasta el destino. Las técnicas utilizadas para la planificación de rutas incluyen la búsqueda basada en grafos y las técnicas de optimización variacional. Las técnicas basadas en grafos pueden tomar decisiones más complejas, como la forma de adelantar a otro vehículo u obstáculo. Las técnicas de optimización variacional requieren restricciones más estrictas en la ruta del vehículo para evitar colisiones. ^{[ 65 ]} La ruta a gran escala del vehículo se puede determinar utilizando un diagrama de Voronoi , un mapeo de cuadrícula de ocupación o un algoritmo de corredor de conducción. Este último permite que el vehículo se ubique y conduzca dentro de un espacio abierto delimitado por carriles o barreras. ^{[ 66 ]}

Los mapas son necesarios para la navegación. La sofisticación de los mapas varía desde simples gráficos que muestran qué carreteras se conectan entre sí, con detalles como sentido único o doble, hasta aquellos que son muy detallados, con información sobre carriles, controles de tráfico, obras viales y más. ^{[ 57 ]} Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) desarrollaron un sistema llamado MapLite, que permite a los coches autónomos conducir con mapas simples. El sistema combina la posición GPS del vehículo, un "mapa topológico disperso" como OpenStreetMap (que solo tiene características de carreteras en 2D), con sensores que observan las condiciones de la carretera. ^{[ 67 ]} Un problema con los mapas muy detallados es actualizarlos a medida que el mundo cambia. Los vehículos que pueden operar con mapas menos detallados no requieren actualizaciones frecuentes ni geocercas.

Los sensores son necesarios para que el vehículo responda adecuadamente al entorno de conducción. Los tipos de sensores incluyen cámaras, LiDAR , ultrasonido y radar . Los sistemas de control suelen combinar datos de múltiples sensores . ^{[ 68 ]} Múltiples sensores pueden proporcionar una visión más completa del entorno y pueden utilizarse para verificarse mutuamente y corregir errores. ^{[ 69 ]} Por ejemplo, el radar puede capturar imágenes de una escena, como una tormenta de nieve nocturna, que las cámaras y el LiDAR no pueden captar, aunque con menor precisión. Tras experimentar con radar y ultrasonido, Tesla adoptó un enfoque basado únicamente en la visión, afirmando que los humanos conducen utilizando solo la vista y que los coches deberían poder hacer lo mismo, citando el menor coste de las cámaras en comparación con otros tipos de sensores. ^{[ 70 ]} Por el contrario, Waymo utiliza la mayor resolución de los sensores LiDAR y cita la disminución del coste de esta tecnología. ^{[ 71 ]}

Tesla denomina a su ADAS de Nivel 2 "Conducción Autónoma Total (FSD) Beta". ^{[ 101 ]} Los senadores estadounidenses Richard Blumenthal y Edward Markey pidieron a la Comisión Federal de Comercio (FTC) que investigara esta publicidad en 2021. ^{[ 102 ]} En diciembre de 2021, en Japón, Mercedes-Benz fue sancionada por la Agencia de Asuntos del Consumidor por descripciones de productos engañosas. ^{[ 103 ]}

Mercedes-Benz fue criticada por un anuncio publicitario engañoso en EE. UU . sobre los modelos de la Clase E. ^{[ 104 ]} En ese momento, Mercedes-Benz rechazó las acusaciones y detuvo su campaña publicitaria de "automóviles autónomos" que había estado en marcha. ^{[ 105 ] [ 106 ]} En agosto de 2022, el Departamento de Vehículos Motorizados de California (DMV) acusó a Tesla de prácticas de marketing engañosas. ^{[ 107 ]}

Con el Proyecto de Ley de Vehículos Automatizados (AVB), los fabricantes de automóviles autónomos podrían enfrentarse a penas de prisión por publicidad engañosa en el Reino Unido. ^{[ 108 ]}

En la década de 2020, surgieron preocupaciones sobre la vulnerabilidad de los AC a los ciberataques y el robo de datos. ^{[ 109 ]}

En 2018 y 2019, antiguos ingenieros de Apple fueron acusados ​​de robar información relacionada con el proyecto de coches autónomos de Apple. ^{[ 110 ] [ 111 ] [ 112 ]} En 2021, el Departamento de Justicia de Estados Unidos (DOJ) acusó a funcionarios de seguridad chinos de coordinar una campaña de piratería informática para robar información de entidades gubernamentales, incluyendo investigaciones relacionadas con vehículos autónomos. ^{[ 113 ] [ 114 ]} China ha preparado las "Disposiciones sobre la gestión de la seguridad de los datos automotrices (prueba) para proteger sus propios datos". ^{[ 115 ] [ 116 ]}

Las tecnologías celulares de comunicación vehículo a todo se basan en redes inalámbricas 5G . ^{[ 117 ]} A partir de noviembre de 2022, el Congreso de los Estados Unidos estaba considerando la posibilidad de que la tecnología de aire acondicionado importada de China pudiera facilitar el espionaje. ^{[ 118 ]}

Las pruebas de automóviles autónomos chinos en Estados Unidos han generado preocupación sobre qué datos estadounidenses recopilan los vehículos chinos para almacenarlos en China y cualquier vínculo con el Partido Comunista Chino. ^{[ 119 ]}

Los AC complican la necesidad de que los conductores se comuniquen entre sí, por ejemplo, para decidir qué coche entra primero en una intersección. En un AC sin conductor, los medios tradicionales como las señales manuales no funcionan (sin conductor, sin manos). ^{[ 120 ]}

Los AC deben poder predecir el comportamiento de vehículos, peatones, etc., en tiempo real para poder avanzar con seguridad. ^{[ 52 ]} La tarea se vuelve más compleja cuanto más se extiende la predicción en el futuro, lo que requiere revisiones rápidas de la estimación para hacer frente a comportamientos imprevistos. Un enfoque consiste en recalcular completamente la posición y la trayectoria de cada objeto varias veces por segundo. Otro consiste en almacenar en caché los resultados de una predicción anterior para utilizarlos en la siguiente y así reducir la complejidad computacional. ^{[ 121 ] [ 122 ]}

El ADAS debe poder aceptar el control del conductor de forma segura y devolverle el control. ^{[ 123 ]}

Los consumidores evitarán los AC a menos que confíen en su seguridad. ^{[ 124 ] [ 125 ]} Los robotaxis que operan en San Francisco recibieron críticas por los riesgos de seguridad percibidos. ^{[ 126 ]} Los ascensores automáticos se inventaron en 1900, pero no se popularizaron hasta que hubo huelgas de operadores y se generó confianza con publicidad y características como un botón de parada de emergencia. ^{[ 127 ] [ 128 ]} Sin embargo, con el uso repetido de las funciones de conducción autónoma, el comportamiento de los conductores y la confianza en los vehículos autónomos mejoraron gradualmente y ambos entraron en un estado más estable. Al mismo tiempo, esto también mejoró el rendimiento y la fiabilidad del vehículo en condiciones complejas, aumentando así la confianza pública. ^{[ 129 ]}

La autonomía también presenta diversas implicaciones políticas y económicas. El sector del transporte tiene una influencia significativa en muchos ámbitos políticos y económicos. Por ejemplo, muchos estados de EE. UU. generan muchos ingresos anuales a partir de tasas e impuestos sobre el transporte. ^{[ 130 ]} La llegada de los coches autónomos podría afectar profundamente a la economía al alterar potencialmente los flujos de ingresos fiscales estatales. Además, la transición a los vehículos autónomos podría perturbar los patrones de empleo y los mercados laborales, particularmente en industrias que dependen en gran medida de las profesiones de conducción. ^{[ 130 ]} Datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. indican que en 2019, el sector empleaba a más de dos millones de personas como conductores de camiones con remolque. ^{[ 131 ]} Adicionalmente, los taxistas y repartidores representaban aproximadamente 370.400 puestos, y los conductores de autobús constituían una fuerza laboral de más de 680.000. ^{[ 132 ] [ 133 ] [ 134 ]} En conjunto, esto equivale a un posible desplazamiento de casi 2,9 millones de empleos, superando las pérdidas de empleo experimentadas en la Gran Recesión de 2008. ^{[ 135 ]}

La prominencia de ciertos grupos demográficos dentro de la industria tecnológica inevitablemente moldea la trayectoria del desarrollo de vehículos autónomos (VA), perpetuando potencialmente las desigualdades existentes. ^{[ 136 ]}

En 2019, una investigación del Instituto Tecnológico de Georgia reveló que los sistemas de detección de vehículos autónomos eran, en general, un cinco por ciento menos eficaces para reconocer a personas de piel más oscura. Esta diferencia en la precisión persistió a pesar de los ajustes realizados para variables ambientales como la iluminación y las obstrucciones visuales. ^{[ 137 ]}

Aún no se han adoptado estándares de responsabilidad para abordar los accidentes y otros incidentes. La responsabilidad podría recaer en el ocupante del vehículo, su propietario, el fabricante del vehículo o incluso el proveedor de la tecnología ADAS, dependiendo posiblemente de las circunstancias del accidente. ^{[ 138 ]} Además, la incorporación de la tecnología de Inteligencia Artificial en los vehículos autónomos añade complejidad a la propiedad y a la dinámica ética. Dado que los sistemas de IA son inherentemente autoaprendizajes, surge la pregunta de si la responsabilidad debería recaer en el propietario del vehículo, el fabricante o el desarrollador de la IA. ^{[ 139 ]}

El problema del tranvía es un experimento mental en ética . Adaptado a los AC, considera un AC que transporta a un pasajero y se enfrenta a un peatón que se interpone en su camino. El ADAS, en teoría, tiene que elegir entre matar al peatón o desviarse hacia una pared, matando al pasajero. ^{[ 140 ]} Los posibles marcos incluyen la deontología (reglas formales) y el utilitarismo (reducción de daños). ^{[ 52 ] [ 141 ] [ 142 ]}

Una encuesta de opinión pública reveló que se prefería la reducción de daños, salvo que los pasajeros deseaban que el vehículo les diera prioridad, mientras que los peatones opinaban lo contrario. Las regulaciones utilitaristas eran impopulares. ^{[ 143 ]} Además, los puntos de vista culturales influyen considerablemente en la configuración de las respuestas a estos dilemas éticos. Otro estudio halló que los sesgos culturales afectan las preferencias a la hora de priorizar el rescate de ciertas personas sobre otras en escenarios de accidentes de tráfico. ^{[ 139 ]}

Algunos AC requieren conexión a internet para funcionar, lo que abre la posibilidad de que un pirata informático pueda acceder a información privada como destinos, rutas, grabaciones de cámara, preferencias multimedia y/o patrones de comportamiento, aunque esto es cierto para cualquier dispositivo conectado a internet. ^{[ 144 ] [ 145 ] [ 146 ]}

Las empresas informantes utilizan definiciones variables de lo que califica como una desconexión, y dichas definiciones pueden cambiar con el tiempo. ^{[ 158 ] [ 157 ]} Los ejecutivos de las empresas de automóviles autónomos han criticado las desconexión como una métrica engañosa, porque no considera las condiciones variables de la carretera. ^{[ 159 ]}

En abril de 2021, el WP.29 GRVA propuso un "Método de prueba para la conducción automatizada (NATM)". ^{[ 160 ]}

En octubre de 2021, el programa piloto europeo L3Pilot demostró las capacidades de los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) para automóviles en Hamburgo , Alemania, en el marco del Congreso Mundial de Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS World Congress 2021 ). Se probaron las funciones de nivel 3 y 4 de la SAE en carreteras convencionales. ^{[ 161 ] [ 162 ] [ 163 ]}

En noviembre de 2022, se publicó la norma internacional ISO 34502 sobre " Marco de evaluación de seguridad basado en escenarios ". ^{[ 164 ] [ 165 ]}

En abril de 2022, Nissan realizó una demostración de pruebas de prevención de colisiones . ^{[ 166 ] [ 167 ]} Waymo publicó un documento sobre pruebas de prevención de colisiones en diciembre de 2022. ^{[ 168 ]}

En septiembre de 2022, Biprogy lanzó la Plataforma de Validación de Inteligencia de Conducción (DIVP) como parte del proyecto nacional japonés "SIP-adus", que es interoperable con la Interfaz de Simulación Abierta (OSI) de ASAM . ^{[ 169 ] [ 170 ] [ 171 ]}

En noviembre de 2022, Toyota presentó uno de sus coches de prueba GR Yaris , que había sido entrenado con pilotos de rally profesionales. ^{[ 172 ]} Toyota utilizó su colaboración con Microsoft en el Campeonato Mundial de Rally de la FIA desde la temporada 2017. ^{[ 173 ]}

En 2023, David R. Large, investigador principal del Grupo de Investigación de Factores Humanos de la Universidad de Nottingham , se disfrazó de asiento de coche en un estudio para analizar las reacciones de las personas ante los coches autónomos. Declaró: «Queríamos explorar cómo interactuarían los peatones con un coche autónomo y desarrollamos esta metodología única para analizar sus reacciones». El estudio reveló que, en ausencia de una persona al volante, los peatones confían más en ciertas señales visuales que en otras a la hora de decidir si cruzar la calle. ^{[ 174 ]}

A partir de 2023, el sistema ADAS Autopilot /Full Self Driving (beta) de Tesla fue clasificado como ADAS de Nivel 2. ^{[ 178 ]}

El 20 de enero de 2016, ocurrió en la provincia china de Hubei el primero de los cinco accidentes mortales conocidos de un Tesla con Autopilot. ^{[ 179 ]} Inicialmente, Tesla declaró que el vehículo sufrió daños tan graves por el impacto que su grabadora no pudo determinar si el coche estaba en modo Autopilot en ese momento. Sin embargo, el coche no realizó ninguna maniobra evasiva.

Otro accidente fatal de Autopilot ocurrió en mayo en Florida en un Tesla Model S ^{[ 180 ] [ 181 ]} que chocó contra un camión con remolque . En una demanda civil entre el padre del conductor fallecido y Tesla, Tesla documentó que el automóvil había estado en Autopilot. ^{[ 182 ]} Según Tesla, "ni Autopilot ni el conductor notaron el lado blanco del camión con remolque contra un cielo brillantemente iluminado, por lo que no se aplicó el freno". Tesla afirmó que esta fue la primera muerte conocida de Autopilot de Tesla en más de 130 millones de millas (210 millones de kilómetros) con Autopilot activado. Tesla afirmó que en promedio ocurre una muerte cada 94 millones de millas (151 millones de kilómetros) en todos los tipos de vehículos en los EE. UU. ^{[ 183 ] [ 184 ] [ 185 ]} Sin embargo, esta cifra también incluye muertes de motocicletas/peatones. ^{[ 186 ] [ 187 ]} El informe final de la Junta Nacional de Seguridad del Transporte (NTSB) concluyó que Tesla no tuvo la culpa; La investigación reveló que, en el caso de los coches Tesla, la tasa de accidentes se redujo en un 40 por ciento después de la instalación del Autopilot. ^{[ 188 ]}    

En febrero de 2025, una Tesla Cybertruck se estrelló mientras estaba en modo de conducción autónoma total, lo que generó preocupación sobre la conducción autónoma y provocó una investigación por parte de Tesla, que declaró que el accidente se investigaría "de acuerdo con el protocolo estándar cuando cualquiera de nuestros vehículos eléctricos se ve involucrado en un accidente mientras está en modo FSD". ^{[ 189 ] [ 190 ]}

En junio de 2015, Google confirmó que 12 vehículos habían sufrido colisiones hasta esa fecha. Ocho involucraron colisiones por alcance en una señal de alto o semáforo, en dos de las cuales el vehículo fue golpeado lateralmente por otro conductor, en una en la que otro conductor se saltó una señal de alto y en una en la que un conductor controlaba el automóvil manualmente. ^{[ 191 ]} En julio de 2015, tres empleados sufrieron heridas leves cuando su vehículo fue embestido por detrás por un automóvil cuyo conductor no frenó. Esta fue la primera colisión que resultó en lesiones. ^{[ 192 ]}

Según los informes de accidentes de Google Waymo de principios de 2016, sus coches de prueba habían estado involucrados en 14 colisiones, de las cuales otros conductores tuvieron la culpa en 13 ocasiones, aunque en 2016 el software del coche causó un accidente. ^{[ 193 ]} El 14 de febrero de 2016, un vehículo de Google intentó evitar sacos de arena que bloqueaban su camino. Durante la maniobra, chocó contra un autobús. Google declaró: «En este caso, claramente tenemos cierta responsabilidad, porque si nuestro coche no se hubiera movido, no habría habido una colisión». ^{[ 194 ] [ 195 ]} Google describió el accidente como un malentendido y una experiencia de aprendizaje. No se reportaron heridos. ^{[ 193 ]}

Una investigación de la NTSB de 2017 documentó una colisión a baja velocidad que involucró a un autobús autónomo en Las Vegas, lo que ilustra los desafíos iniciales de la implementación de vehículos autónomos. ^{[ 196 ]}

En marzo de 2018, Elaine Herzberg murió tras ser atropellada por un AC probado por el Grupo de Tecnologías Avanzadas (ATG) de Uber en Arizona. Un conductor de seguridad se encontraba en el vehículo. Herzberg estaba cruzando la calle a unos 120 metros de una intersección. ^{[ 197 ]} Algunos expertos dijeron que un conductor humano podría haber evitado el accidente. ^{[ 198 ]} El gobernador de Arizona, Doug Ducey, suspendió la capacidad de la compañía para probar sus AC citando un "fallo incuestionable" de Uber en la protección de la seguridad pública. ^{[ 199 ]} Uber también detuvo las pruebas en California hasta recibir un nuevo permiso en 2020. ^{[ 200 ] [ 201 ]}

El informe final de la NTSB determinó que la causa inmediata del accidente fue que la conductora de seguridad Rafaela Vásquez no prestó atención a la carretera, debido a que estaba distraída con su teléfono, pero que la "cultura de seguridad inadecuada" de Uber contribuyó al mismo. El informe señaló que la víctima tenía "un nivel muy alto" de metanfetamina en su organismo. ^{[ 202 ]} La junta instó a los reguladores federales a realizar una revisión antes de permitir que los vehículos de prueba automatizados operen en vías públicas. ^{[ 203 ] [ 204 ]}

En septiembre de 2020, Vasquez se declaró culpable de poner en peligro la vida de otras personas y fue sentenciado a tres años de libertad condicional. ^{[ 205 ] [ 206 ]}

El 12 de agosto de 2021, un hombre chino de 31 años murió después de que su NIO ES8 se estrellara en un túnel. ^{[ 207 ]} La función de conducción autónoma de NIO estaba en fase beta y no podía sortear obstáculos estáticos. ^{[ 208 ]} El manual del vehículo indicaba claramente que el conductor debía tomar el control cerca de las zonas en construcción. Los abogados de la familia del fallecido cuestionaron el acceso privado de NIO al vehículo, argumentando que esto no garantizaba la integridad de los datos. ^{[ 209 ]}

En noviembre de 2021, el Departamento de Vehículos Motorizados de California (DMV) notificó a Pony.ai que suspendía su permiso de pruebas tras una colisión reportada en Fremont el 28 de octubre. ^{[ 210 ]} En mayo de 2022, el DMV revocó el permiso de Pony.ai por no supervisar los registros de conducción de sus conductores de seguridad. ^{[ 211 ]}

En abril de 2022, se informó que el vehículo de prueba de Cruise había bloqueado a un camión de bomberos en una llamada de emergencia, lo que generó dudas sobre su capacidad para manejar circunstancias imprevistas. ^{[ 212 ] [ 213 ]}

En febrero de 2024, un conductor que utilizaba la función de conducción manos libres Ford BlueCruise chocó y mató al conductor de un automóvil estacionado sin luces en el carril central de una autopista en Texas. ^{[ 214 ]}

En marzo de 2024, una conductora ebria que iba a exceso de velocidad, usando su teléfono celular y el sistema BlueCruise en una autopista de Pensilvania, atropelló y mató a dos personas que conducían dos vehículos. ^{[ 215 ]} El primer vehículo se había averiado y se encontraba en el arcén izquierdo, con parte del vehículo en el carril izquierdo. ^{[ 215 ]} El segundo conductor había estacionado su vehículo detrás del primero, presumiblemente para ayudar al primer conductor. ^{[ 215 ]} La NTSB está investigando ambos incidentes. ^{[ 216 ]}

La Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras de EE. UU. comenzó a exigir informes de incidentes a las empresas de vehículos autónomos en junio de 2021. Algunos informes citan incidentes desde agosto de 2019, con datos actuales disponibles hasta el 17 de junio de 2024. ^{[ 217 ]}

Se han reportado un total de 3979 incidentes con vehículos autónomos (tanto ADS como ADAS) durante este período. 2146 de esos incidentes (53,9 %) involucraron vehículos Tesla. ^{[ 218 ]}

General Motors está desarrollando el sistema ADAS "Ultra Cruise", que supondrá una mejora sustancial respecto a su sistema actual "Super Cruise". Según la compañía, Ultra Cruise cubrirá el 95 % de los escenarios de conducción en 2 millones de millas de carreteras en Estados Unidos. El hardware del sistema, tanto dentro como fuera del vehículo, incluye múltiples cámaras, radar de corto y largo alcance y un sensor LiDAR, y estará impulsado por la plataforma Qualcomm Snapdragon Ride. El vehículo eléctrico de lujo Cadillac Celestiq será uno de los primeros en incorporar Ultra Cruise. ^{[ 241 ]}

Honda continuó mejorando su tecnología de Nivel 3. ^{[ 245 ] [ 246 ]} Hasta 2023, se habían vendido 80 vehículos con soporte de Nivel 3. ^{[ 247 ]}

Mercedes-Benz recibió autorización a principios de 2023 para probar su software de Nivel 3 en Las Vegas. ^{[ 248 ]} California también autorizó Drive Pilot en 2023. ^{[ 249 ]}

BMW comercializó su sistema AC en 2021. ^{[ 250 ]} En 2023, BMW declaró que su tecnología de Nivel 3 estaba próxima a su lanzamiento. Sería el segundo fabricante en ofrecer tecnología de Nivel 3, pero el único con una tecnología de Nivel 3 que funciona en la oscuridad . ^{[ 251 ]}

En 2023, en China, IM Motors , Mercedes y BMW obtuvieron autorización para probar vehículos con sistemas de Nivel 3 en autopistas. ^{[ 252 ] [ 253 ]}

En septiembre de 2021, Stellantis presentó los resultados de sus pruebas piloto de Nivel 3 en autopistas italianas. El sistema Highway Chauffeur de Stellantis afirmaba tener capacidades de Nivel 3, según las pruebas realizadas en los prototipos Maserati Ghibli y Fiat 500X . ^{[ 254 ]}

Polestar , una marca de Volvo Cars , anunció en enero de 2022 su plan para ofrecer un sistema de conducción autónoma de nivel 3 en el SUV Polestar 3, sucesor del Volvo XC90 , con tecnologías de Luminar Technologies , Nvidia y Zenseact. ^{[ 255 ]}

En enero de 2022, Bosch y la filial del Grupo Volkswagen , CARIAD, anunciaron una colaboración para la conducción autónoma hasta el Nivel 3. Este desarrollo conjunto apunta a las capacidades del Nivel 4. ^{[ 256 ]}

Hyundai Motor Company está mejorando la ciberseguridad de los autos conectados para ofrecer un Genesis G90 de conducción autónoma de nivel 3. ^{[ 257 ]} Los fabricantes de automóviles coreanos Kia y Hyundai retrasaron sus planes de nivel 3 y no entregarán vehículos de nivel 3 en 2023. ^{[ 258 ]}

En julio de 2020, Toyota comenzó a realizar demostraciones públicas de viajes en el TRI-P4 basado en el Lexus LS (quinta generación) con capacidad de Nivel 4. ^{[ 263 ]} En agosto de 2021, Toyota operó un servicio potencialmente de Nivel 4 utilizando e-Palette alrededor de la Villa Olímpica de Tokio 2020. ^{[ 264 ]}

En septiembre de 2020, Mercedes-Benz presentó el primer sistema comercial de estacionamiento automatizado (AVP) de nivel 4 del mundo, llamado Intelligent Park Pilot, para su nuevo Clase S. ^{[ 265 ] [ 266 ]} En noviembre de 2022, la Autoridad Federal de Transporte Motorizado de Alemania (KBA) aprobó el sistema para su uso en el aeropuerto de Stuttgart . ^{[ 267 ]}

En septiembre de 2021, Cruise, General Motors y Honda iniciaron un programa de pruebas conjunto, utilizando Cruise AV. ^{[ 268 ]} En 2023, el Origin fue suspendido indefinidamente tras la pérdida del permiso de operación de Cruise. ^{[ 269 ]}

En enero de 2023, Holon anunció un minibús autónomo durante la Feria de Electrónica de Consumo (CES) de 2023. La compañía afirmó que el vehículo es el primer minibús de nivel 4 del mundo construido según los estándares de la industria automotriz. ^{[ 270 ]}