La corrección del software de conducción autónoma es de suma importancia, ya que un comportamiento incorrecto puede tener consecuencias catastróficas. Las técnicas de ingeniería basadas en modelos formales pueden ayudar a garantizar la corrección y, por lo tanto, permitir la implementación segura de vehículos autónomos. Sin embargo, existen desafíos para la adopción industrial generalizada de métodos formales. Uno de estos desafíos es el problema de construcción del modelo. La construcción manual de modelos formales es un proceso que consume tiempo, propenso a errores e inabordable para sistemas grandes. La automatización de la construcción del modelo sería un gran avance hacia la adopción industrial generalizada de métodos formales para el desarrollo de sistemas, la reingeniería y la ingeniería inversa. Este artículo aplica técnicas para obtener modelos formales de un módulo de software de conducción autónoma existente (en desarrollo) implementado en MATLAB. Esto demuestra la viabilidad del aprendizaje automatizado para uso industrial automotriz. Además, se discuten desafíos prácticos en la aplicación del aprendizaje de autómatas y posibles direcciones para integrar el aprendizaje de autómatas en el flujo de trabajo del desarrollo de software automotriz.