A finales de 2025, alrededor de 2,500 robotaxis operaban activamente en los Estados Unidos, con una expansión adicional en marcha. Este estudio, del Abogado de accidentes de coche autónomo en Houston Brian White, examina dónde los vehículos autónomos enfrentan las condiciones de conducción más exigentes, teniendo en cuenta los choques de vehículos automatizados reportados federalmente.
También compara las condiciones de conducción en los mercados de robotaxis de EE. UU., examinando las tasas de accidentes fatales de tráfico, riesgos para peatones y ciclistas, y la seguridad en intersecciones.
Ciudades de EE. UU. con las Condiciones de Conducción Más Difíciles para Robotaxis
A medida que los servicios de robotaxis continúan expandiéndose en un número creciente de ciudades estadounidenses, enfrentan una gama cada vez mayor de entornos viales distintos, a menudo desafiantes, que presentan niveles variables de peligro de tráfico, actividad peatonal, congestión y riesgos alrededor de intersecciones.
Houston ofrece un caso de prueba oportuno, con Waymo ofreciendo un servicio totalmente autónomo a la ciudad desde el 20 de agosto de 2026, y Zoox anunciando planes para comenzar pruebas en Houston el 1 de septiembre.
¿Pero qué tan desafiantes son probablemente las carreteras de Houston para los robotaxis?
Nuestro nuevo análisis de datos federales de tráfico y conducción automatizada compara 15 mercados de robotaxis actualmente activos. También examina dónde ocurre la mayor proporción de incidentes reportados de conducción automatizada, considera de cerca los incidentes con peatones y ciclistas, y analiza los marcos regulatorios que rigen las operaciones de robotaxis.
Los resultados (más detalles abajo) colocan a Houston en tercer lugar (de 15 ciudades) para accidentes fatales de tráfico en 2024 por cada 100,000 residentes, detrás de Phoenix y Dallas.
(Nota: esta clasificación mide el entorno vial existente, no el desempeño del robotaxi. La tasa general de accidentes de una ciudad no puede establecer si los vehículos autónomos son más seguros o más peligrosos en sus carreteras, y la aparición de un vehículo automatizado en un informe federal de incidentes no establece su causa.)
El análisis en cambio pregunta: ¿Qué tipo de entornos viales están negociando los robotaxis, y qué necesitan saber los residentes a medida que aumentan los servicios sin conductor?
¿Qué Mercados de Robotaxis Enfrentan los Mayores Desafíos Viales?
Los 15 mercados de robotaxis que examinamos presentan una variedad de tasas de fatalidad por tráfico.
Phoenix registra la tasa más alta (16.06 accidentes fatales por 100,000 residentes), seguida de Dallas (15.47). Houston ocupa el tercer lugar (13.87), por delante de Nashville (13.35) y Tampa (13.32). Aquí está la lista completa de 15 ciudades.
La tasa promedio nacional de 2024 fue de 10.68 accidentes fatales por 100,000 residentes, situando a Houston bastante por encima del punto de referencia nacional. Además, la tasa de accidentes fatales relacionados con intersecciones en Houston (3.27 por 100,000 residentes) fue mayor que el promedio nacional (2.86). También registró una tasa de muertes peatonales de 4.86 por 100,000, y una tasa de muertes de pedalistas de 0.38.
Aunque estas cifras proporcionan un contexto útil para el entorno al que ingresan los robotaxis, no deben interpretarse como una indicación de una calificación de preparación. La clasificación general mide todo el tráfico (en lugar de solo vehículos autónomos), y aunque ajusta por población residente, no considera millas conducidas, viajes, tamaño de la flota o culpa.
Una de las razones por las que Houston representa un ejemplo útil es que la disponibilidad de robotaxis en la ciudad está evolucionando de limitada a ampliamente disponible. Waymo puso su servicio en Houston disponible para todos el 20 de agosto; para Zoox, su expansión en Houston en septiembre inicialmente involucró pruebas y mapeo en lugar de un servicio público de robotaxis sin restricciones.
La tasa de congestión de Houston también aumentó del 38.8% en 2024 al 40.8% en 2025; dicho esto, los niveles de congestión no forman parte de la clasificación de accidentes fatales.
Las cifras registradas plantean preguntas prácticas para todas las ciudades que expanden sus servicios de vehículos autónomos. Incluyen: ¿son fáciles de predecir los lugares de recogida y bajada? ¿Pueden los equipos de emergencia contactar o mover rápidamente un vehículo detenido? ¿Qué tan claras son las fronteras operativas y las reglas de acceso? ¿Y hay datos de incidentes y millaje disponibles para que los residentes puedan evaluar y comparar el desempeño de los robotaxis?
El propósito de esas preguntas no es clasificar una ciudad como más segura o más preparada que otra; es identificar la información y la infraestructura que serán cada vez más importantes a medida que los servicios de robotaxis continúen creciendo.
Dónde Ocurren Más los Choques Reportados de Conducción Automatizada
Cuando nuestro análisis va más allá de los choques de todo el tráfico y se limita a los incidentes de sistemas de conducción automatizada reportados federalmente, las clasificaciones estatales cambian significativamente.
Entre agosto de 2025 y julio de 2026, Arizona registró la tasa de incidentes de ADS ajustada por población más alta de todos los estados examinados (2.138 por 100,000 residentes). California siguió (1.733), con Nevada (1.036) y Texas (0.829) cerca detrás.
La tasa promedio nacional de reportes seleccionados fue de 0.369 por 100,000 residentes.
Estos números no deben leerse como una clasificación clara de los estados más peligrosos para vehículos autónomos. El despliegue de robotaxis es variado, y las necesidades de reporte a menudo determinan qué incidentes forman parte del conjunto de datos federal. Un estado con más incidentes reportados podría tener más vehículos automatizados calificables en sus carreteras.
Las circunstancias muy específicas de cada incidente reportado también proporcionan un contexto importante. En 51.7% de los incidentes calificables, el vehículo estaba detenido o estacionado antes del choque. Además, el 34.9% involucró un vehículo conduciendo en línea recta, mientras que el 6.6% involucró un vehículo girando.
La evaluación de lesiones también fue limitada en la mayoría de los informes. El 89% no registró lesiones, con un 9.4% que presentó lesiones o muertes, y un 1.6% de gravedad desconocida.
Esas cifras aclaran por qué un conteo de incidentes puede ser engañoso. La participación en un incidente reportado no confirma culpa, mientras que las circunstancias que rodean el evento varían y a menudo determinan detalles clave.
Un análisis independiente de millaje ofrece otra perspectiva. Según el Insurance Institute for Highway Safety, los vehículos sin conductor de Waymo registraron un 68% menos de choques reportables a la policía y un 81% menos de choques con lesiones por milla que los puntos de referencia equivalentes con conductor humano entre 2021 y 2024.
Debe enfatizarse: esas dos perspectivas diferentes responden a preguntas diferentes y no pueden combinarse. La comparación federal estatal usa residentes; la comparación del IIHS usa millas conducidas.
El conjunto de datos también presenta detalles sobre niveles más altos de automatización, incluyendo Niveles SAE 3–5 y actividad de pruebas, en contraposición a sistemas de asistencia al conductor Nivel 2 que requieren supervisión humana.
En última instancia, las tasas de incidentes ajustadas por población muestran dónde ocurre la actividad reportada, pero no pueden determinar la seguridad del vehículo o la preparación operativa.
Dónde los Reportes Federales Involucran Peatones
También es difícil sacar conclusiones sobre la participación de peatones, con informes limitados de ADS relacionados con peatones disponibles.
De hecho, Arizona y California son los únicos estados con registros calificables en la categoría de peatones en el análisis, lo que significa que los datos no pueden respaldar una clasificación significativa de 10 estados.
De los dos registros estatales disponibles, Arizona reporta 0.0131 incidentes de ADS en la categoría peatones por 100,000 residentes; California reporta 0.0051.
Los informes individuales subrayan por qué el término ‘incidente peatonal’ puede ser problemático. Por ejemplo, un informe de Scottsdale de noviembre de 2025 y un informe de San Francisco de junio de 2026 involucraron pasajeros saliendo de vehículos en movimiento: esto no es un tipo convencional de colisión peatonal.
En Santa Monica en enero de 2026, un peatón apareció desde detrás de un SUV y sufrió una lesión menor que no requirió traslado al hospital.
Realísticamente, los informes peatonales representan un conjunto mucho más amplio de interacciones que un vehículo golpeando a alguien cruzando la calle. Factores incidentales clave como lugares de recogida, salidas de pasajeros, vehículos estacionados y baja visibilidad pueden influir en si un vehículo autónomo golpea o no a un peatón.
Los datos nacionales de peatones pueden proporcionar un contexto útil. Los datos de 2024 de la Governors Highway Safety Association sugieren que el 62.2% de las muertes peatonales ocurrieron en lugares que carecían de acera, mientras que el 76.5% de las muertes con condiciones de iluminación conocidas ocurrieron después del anochecer.
En 2024, la tasa de muertes peatonales en Houston fue de 4.86 por 100,000 residentes, en comparación con un promedio nacional de 2.08.
Estas cifras nacionales y a nivel de ciudad no son muertes por robotaxis: simplemente muestran las condiciones viales que los vehículos autónomos necesitan navegar.
Para los operadores de robotaxis, el problema va más allá de evitar colisiones. Otros temas incluyen si tales vehículos pueden identificar a peatones que emergen desde detrás de un auto estacionado, qué tan lejos están los lugares de recogida de áreas de alto conflicto, y si una calle en particular ofrece a los peatones puntos de cruce predecibles y protegidos.
Los registros federales de ADS no pueden responder todas esas preguntas, en parte debido al pequeño número de informes peatonales calificables. Sin embargo, pueden ilustrar por qué la interacción peatonal necesita una consideración más amplia que un simple conteo de colisiones.
¿Qué Sucede Cuando los Robotaxis Interactúan con Ciclistas?
Los registros de ADS relacionados con robotaxis que colisionan con ciclistas también son limitados, pero los disponibles destacan varios tipos diferentes de interacción.
Cuatro estados presentan incidentes calificables con ciclistas, con California registrando la tasa más alta (0.0178 por 100,000 residentes), seguida de Texas (0.0095), Georgia (0.0088) y Florida (0.0043).
Los informes individuales establecen la importancia del comportamiento de los pasajeros y las colisiones secundarias.
Por ejemplo, en San Francisco (marzo de 2026), un pasajero abrió una puerta trasera directamente en el camino de un ciclista, causando una lesión menor. Y en Miami Beach (julio de 2026), un vehículo separado golpeó a un ciclista y lo derribó contra un vehículo automatizado estacionario, causando una lesión grave.
En ninguno de los casos el informe establece un defecto o culpa con el sistema de conducción autónoma. En cambio, ambos ofrecen buenos ejemplos del tipo de interacción que puede ocurrir alrededor de un robotaxi.
La imagen nacional de ciclistas añade una dimensión clave adicional. La tasa de muertes de pedalistas en EE. UU. aumentó de 0.324 por 100,000 residentes (2024) a 0.336 (2025), aunque el número total de muertes por tráfico disminuyó.
En 2024, el 81% de las muertes de pedalistas ocurrieron en áreas urbanas, con un 30% ocurriendo en intersecciones. La tasa de lesiones de pedalistas también aumentó de 14.84 por 100,000 (2023) a 15.55 (2024).
No hay suficientes registros federales de ADS con ciclistas disponibles para establecer estimaciones confiables de riesgo. Pero la combinación de incidentes de salida de pasajeros, colisiones secundarias y un aumento en muertes de ciclistas en EE. UU. subraya la importancia de poder predecir dónde están los vehículos en relación con los ciclistas.
Para las ciudades, eso puede significar entender dónde es probable que los robotaxis se detengan, cómo se instruye a los pasajeros para salir, y cómo se comportan los vehículos alrededor de carriles bici y otros espacios viales estrechos.
Los datos también presentan una advertencia de clasificación: la categoría ciclista incluye a un peatón que lleva una bicicleta y un pedicab (la definición de NHTSA ha incluido bicicletas motorizadas desde 2022). Por lo tanto, no aísla perfectamente a los ciclistas convencionales.
Qué Puede Aprender Texas de los Robotaxis de California
A medida que aumentan los servicios de robotaxis, los temas regulatorios se vuelven cada vez más importantes. Pero, ¿qué información y salvaguardas pueden usar los residentes, los respondedores de emergencia y los reguladores?
Texas y California siguen enfoques diferentes en cuanto a la supervisión de vehículos autónomos.
En Texas, la autorización obligatoria para operaciones comerciales sin conductor calificables se volvió exigible el 28 de mayo de 2026. Los operadores de Nivel 4 y Nivel 5 deben tener autorización y un plan de interacción de emergencia presentado ante el Departamento de Seguridad Pública de Texas, mientras que TxDMV puede restringir, suspender o revocar la autorización.
El proceso de Notificación de Incumplimiento de Vehículos Autónomos de California comenzó el 1 de julio de 2026. Este es un mecanismo formal de aplicación regulatoria en lugar de una multa de tráfico convencional emitida a un vehículo autónomo.
California también divide su autoridad entre dos agencias diferentes. El Departamento de Vehículos Motorizados maneja las pruebas y permisos de despliegue de vehículos autónomos, mientras que la Comisión de Servicios Públicos de California es responsable del servicio a pasajeros. Los cuatro programas relevantes del estado distinguen entre pilotos con conductor y sin conductor, con pilotos que no permiten tarifas y despliegues que permiten servicio de pasajeros pagado.
Este contraste no significa que el marco de un estado obtenga mejores resultados de seguridad. En cambio, ilustra cómo diferentes sistemas regulatorios pueden abordar la misma tecnología emergente.
La tasa de incidentes de ADS de Houston en el estudio es de 0.501 por 100,000 residentes. Los registros de Houston referenciados se clasifican como daños a la propiedad sin lesiones reportadas. La cifra en cuestión no debe interpretarse como una medida de seguridad de robotaxis a nivel de ciudad.
Una razón por la que la transparencia es tan importante es que los conjuntos de datos de incidentes pueden perder una parte significativa de eventos dependiendo de las reglas de reporte. Un análisis del IIHS de 2021-2024 encontró que solo alrededor del 22% de los choques autónomos en carretera eran reportables a la policía.
Para Texas, las mejoras potenciales podrían incluir publicar datos utilizables de millaje e incidentes, distinguir pruebas de despliegue en el mundo real, registrar incidentes de carreteras bloqueadas o vehículos detenidos, y asegurar que los primeros respondedores puedan contactar confiablemente a vehículos autónomos.
Aunque estas medidas no aclararían si los robotaxis son seguros o inseguros, darían a los residentes y reguladores una mejor oportunidad de evaluar cómo funciona la tecnología a medida que se expande el despliegue.
Qué Significa Esto para Houston
Houston ahora proporciona un ejemplo ilustrativo útil sobre qué sucede cuando los robotaxis ingresan a una red vial urbana grande y compleja.
Su tasa de accidentes fatales en 2024 (13.87 por 100,000 residentes) lo coloca en tercer lugar entre los 15 mercados de robotaxis examinados. Su tasa de accidentes fatales relacionados con intersecciones también está por encima del punto de referencia nacional, y su tasa de muertes peatonales es más del doble de la cifra nacional.
Sin embargo, la historia de robotaxis de Houston no puede inferirse de esas estadísticas de tráfico ya que describen la ciudad y sus carreteras existentes, no cómo funcionan los vehículos autónomos.
Los datos federales de ADS ofrecen una imagen diferente, moldeada por niveles de despliegue, requisitos de reporte y circunstancias individuales de incidentes. El pequeño número de registros peatonales y de ciclistas significa que esas categorías no son adecuadas para clasificaciones amplias de seguridad; no obstante, los casos disponibles muestran cómo las salidas de pasajeros, vehículos estacionados, ciclistas y colisiones secundarias pueden crear interacciones complejas.
En general, eso deja la transparencia como el factor común.
A medida que los vehículos autónomos se convierten en una característica en un número creciente de ciudades, los residentes necesitan poder distinguir entre el peligro vial general, los incidentes reportados de vehículos autónomos y el desempeño medido del vehículo.
En última instancia, el desafiante entorno vial de Houston ofrece una oportunidad para hacer más preguntas, no una base para declarar a los vehículos autónomos como seguros o inseguros.
Una prueba útil será lo que sucede a medida que los robotaxis registran más millas en el mundo real, y si los operadores y reguladores proporcionan suficientes datos utilizables para permitir al público evaluar los resultados.
El Desempeño de los Robotaxis Exige Mejor Evaluación
Claramente, los servicios de robotaxis se están expandiendo en ciudades de EE. UU. que presentan diferentes entornos de seguridad vial, con Houston actualmente en tercer lugar entre 15 mercados actuales por accidentes fatales por cada 100,000 residentes. Datos federales separados de ADS muestran que los incidentes reportados se concentran desproporcionadamente en un pequeño número de estados, mientras que los registros de peatones y ciclistas siguen siendo relativamente raros.
En general, los robotaxis están ingresando a un número creciente de entornos viales desafiantes, pero las tasas de accidentes a nivel de ciudad y los incidentes reportados de ADS por sí solos no indican los niveles de seguridad o peligro de los vehículos autónomos. Se necesitan datos comparables de millaje, reportes transparentes de incidentes y supervisión clara para evaluar su desempeño en el mundo real.
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