摘要：隨著自動駕駛等級的提高,面向傳統汽車的測試工具與測試方法已不能滿足自動駕駛汽車測試的需要。基于場景的虛擬測試方法在測試效率、測試成本等方面具有巨大的技術優勢,是未來自動駕駛汽車測試驗證的重要手段,已成為當前的研究熱點。通過對大量相關文獻的系統梳理,綜述了基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試研究進展。對比分析了自動駕駛測試場景的不同定義方式,明確了測試場景的內涵,歸納了測試場景的要素種類,概述了測試場景的數據來源,總結了場景數據的處理方法。在此基礎上,對自動駕駛汽車虛擬測試方法進行了總結,分析了典型的測試方式、測試平臺和虛擬測試的技術要點,梳理了軟件在環、硬件在環和車輛在環測試方案及其關鍵技術。針對自動駕駛汽車測試效率問題,研究了基于場景的加速測試技術,概述了典型的測試場景隨機生成方法和危險場景強化生成方法。最后,對基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試所面臨的問題及未來發展趨勢進行了分析和展望。研究結果表明:基于場景的虛擬測試是推動自動駕駛技術發展和產業落地的必由之路,未來研究應著力突破基于解構與自動重構的測試場景數據庫、人-車-環境系統一體化高置信度建模、自動駕駛汽車虛擬測試標準工具鏈、不同自動駕駛汽車滲透率下的混合交通模擬與測試、測試案例動態自適應隨機生成機制等核心共性技術,建立自動駕駛汽車虛擬測試標準體系。