智能网联汽车测试的全面性直接关系到安全验证的有效性。为解决测试场景覆盖度难以客观衡量的问题，该研究提出了一套系统化的分析框架与量化评价体系。该方法结合了定性与定量分析，将复杂的测试评估转化为可度量的指标，为高效、全面的驾驶自动化功能测试提供了坚实的理论支持与实践路径。
智能速览
政策法规对智能网联汽车测试场景覆盖度提出了明确要求。
构建了动态驾驶任务执行与后援交互的双维度分析框架。
提出基于关键场景要素的参数组合方法，用于泛化测试用例。
引入模糊层次分析法确定指标权重，实现覆盖度量化评估。
以车道保持功能为例，演示了从要素到参数的完整映射过程。
最终通过加权求和得到综合覆盖度指数，为测试优化提供依据。
精华内容
要真正评估自动驾驶系统的安全性，仅靠零散的测试案例远远不够，必须建立一套科学的覆盖度评价体系。这套体系如何构建，又将如何实现量化？
分析框架构建
为系统验证自动驾驶能力，测试场景覆盖度分析从两大维度展开。一是动态驾驶任务执行能力，核心是验证系统在设计运行条件（ODD）内的表现，包括ODD元素覆盖度分析和功能测试用例覆盖度分析两条路径。
二是动态驾驶任务后援与人机交互能力，重点考察系统的安全策略和提示信息是否满足要求。该框架通过分层拆解，确保了测试评估的全面性与系统性。
参数组合方法
在功能测试用例设计中，研究提出一种关键参数组合方法。首先基于功能需求筛选关键场景要素，如道路几何、交通参与者等。
接着，定义对安全影响大的参数为关键因子，并在ODD范围内进行排列组合，以泛化生成海量具体测试场景。以车道保持功能为例，无目标车时，关键因子是弯道曲率、车道线类型；有目标车时，则是目标车速度和横向偏置距离等，从而构建高覆盖度的测试矩阵。
量化评价模型
为将定性分析转化为量化指标，研究采用了“层次分析法+加权求和法”。通过模糊层次分析法（FAHP）构建指标矩阵，依据安全关键性、分析成本等原则，确定各指标权重。
例如，ODD元素覆盖度权重为0.35，功能测试用例覆盖度权重为0.65，并通过一致性检验。这一模型为多维度覆盖度评估提供了客观的数学基础，使得最终结果具备可比性和决策参考价值。
覆盖度评级
评价体系采用百分制评分，并建立“优、良、中、差”四级评语集。对于ODD元素覆盖度，参考国标GB/T 45312-2025进行匹配计算；对于功能测试用例，则分为“功能关键场景覆盖度”和“关键因子覆盖度”两级评估。
最终，通过加权求和公式将各指标得分合成为一个综合覆盖度指数，直观反映测试场景集的整体水平，为测试库的动态优化与合规认证提供明确指引。
该研究为智能网联汽车测试场景的构建与评价提供了一套从理论到实践的完整解决方案。通过体系化的分析框架与量化模型，它能有效指导测试用例的设计与优化，提升安全验证的效率和可靠性。未来，这套方法论如何适应更高等级的自动驾驶需求，将是行业持续探索的方向。
