Se estudia la aceptación del público hacia los vehículos autónomos independientes y los vehículos autónomos cooperativos en carretera combinando el modelo de ecuaciones estructurales y una red neuronal artificial. Las variables de salida del modelo de ecuaciones estructurales se utilizan como variables de entrada de la red neuronal artificial, que compensa el problema lineal del modelo de ecuaciones estructurales y asegura la precisión de las variables de entrada de la red neuronal artificial. Para resumir los factores que influyen en la aceptación de los vehículos autónomos, se amplió el modelo de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología añadiendo dos variables: expectativa de riesgo e innovación del consumidor. Los resultados muestran que la influencia social es el predictor más fuerte de la aceptación de los vehículos autónomos independientes. El factor más significativo en la aceptación de los vehículos autónomos cooperativos en carretera es la expectativa de esfuerzo. Además, los riesgos, el rendimiento, las condiciones de tráfico existentes y la conciencia de innovación personal también afectan significativamente la aceptación de la conducción autónoma. Los resultados de la investigación pueden proporcionar una base teórica para que los desarrolladores de tecnología y los gerentes de la industria desarrollen tecnología de conducción autónoma y formulen políticas.