Los avances recientes en la tecnología de vehículos autónomos han llevado al desarrollo de herramientas precisas y eficientes para garantizar la seguridad, lo cual es crucial para verificar la fiabilidad y seguridad de los vehículos. Estos vehículos operan bajo diversas condiciones, lo que requiere el análisis de diferentes condiciones iniciales y valores de parámetros. Asegurar el funcionamiento seguro del vehículo bajo todas estas condiciones variables es esencial. El análisis de alcanzabilidad es una herramienta importante para certificar la seguridad y estabilidad de la dinámica del vehículo. Proponemos un enfoque de análisis de alcanzabilidad para evaluar la respuesta de la dinámica del vehículo, abordando específicamente las incertidumbres en los estados iniciales y los parámetros del modelo. Los conjuntos alcanzables ilustran todos los posibles estados de un sistema dinámico que se pueden obtener a partir de un conjunto dado de condiciones iniciales inciertas. El análisis es crucial para entender cómo las variaciones en las condiciones iniciales o los parámetros del sistema pueden llevar a resultados como colisiones de vehículos o desviaciones de las trayectorias deseadas. Al mapear estos estados alcanzables, es posible diseñar sistemas que mantengan la seguridad y fiabilidad a pesar de las incertidumbres. Estos conocimientos ayudan a garantizar la estabilidad y fiabilidad de los vehículos, incluso en condiciones impredecibles, al reducir accidentes y optimizar el rendimiento. La no linealidad del modelo complica el cálculo de conjuntos alcanzables en la dinámica del vehículo. Este documento propone un enfoque basado en la teoría de Koopman que utiliza las funciones propias principales de Koopman y el espectro de Koopman. Al aprovechar la función propia principal de Koopman, nuestro método simplifica el proceso computacional y ofrece una aproximación formal para los conjuntos alcanzables hacia atrás y hacia adelante. Primero, nuestro método calcula de manera efectiva los conjuntos alcanzables hacia atrás y hacia adelante para un modelo de cuarto de coche no lineal con valores de parámetros fijos. Además, aplicamos nuestro enfoque para analizar la respuesta a la incertidumbre en casos con parámetros inciertos del modelo del vehículo. Cuando se compara con simulaciones en el dominio del tiempo, nuestro enfoque propuesto de Koopman proporcionó resultados precisos y también redujo el tiempo computacional a la mitad en la mayoría de los casos. Esto demuestra la eficiencia y fiabilidad de nuestro enfoque propuesto en el análisis de incertidumbre de sistemas dinámicos utilizando los conjuntos alcanzables.