En este documento, presentamos un enfoque novedoso habilitado por blockchain para el aprendizaje federado oportunista (OppCL) en sistemas de transporte inteligente (ITS). Nuestro enfoque integra blockchain con OppCL para agilizar el aprendizaje de modelos de vehículos autónomos al mismo tiempo que aborda los desafíos de privacidad de datos y confianza. Implementamos contramedidas resilientes, mecanismos incentivados y una distribución de gradiente segura para combatir ataques de verificación de fallos de un solo punto. Además, integramos el algoritmo tolerante a fallas bizantinas (BFT) en el componente de verificación de nodos de la prueba delegada de participación (DPoS) para minimizar los retrasos de verificación. Validamos nuestro enfoque a través de experimentos en los conjuntos de datos MNIST, SVHN y CIFAR-10, mostrando tasas de convergencia y precisión de predicción comparables a enfoques OppCL tradicionales.