Este documento presenta un algoritmo a prueba de fallos para los sensores exteroceptivos de vehículos autónomos. El mecanismo propuesto de diagnóstico de fallas consta de tres partes: (1) detección de fallas mediante un método de comparación de duplicación, (2) aislamiento de fallas mediante predicción de áreas posibles y (3) medidas de seguridad en caso de fallas del sensor en el vehículo. Las ideas principales son el uso de pares de sensores externos redundantes, que estiman el mismo objetivo, cuyos resultados se comparan para detectar la falla mediante un método modificado de comparación de duplicación y el novedoso método de aislamiento de fallas que utiliza predicciones de objetivos. Al comparar las estimaciones de los vehículos circundantes y los datos de medición en bruto, se puede determinar la ubicación de las fallas, ya sea si provienen de los sensores mismos o de un error de software. Además, las fallas fueron aisladas definiendo áreas posibles donde se podrían medir las coordenadas de los sensores existentes, lo cual puede predecirse utilizando resultados de estimación previos. El rendimiento del algoritmo se ha probado utilizando análisis de datos de vehículos sin conexión a través de MATLAB. Se realizaron varios experimentos de inyección de fallas y se evaluó el rendimiento del algoritmo sugerido en función del intervalo de tiempo entre la inyección y la detección de fallas.