0 引言

自动驾驶系统（Automated Driving System，ADS）安全性验证的核心是场景测试。真实交通环境的动态性、复杂性与不确定性，导致传统海量遍历测试模式难以兼顾效率与充分性。ISO 34505:2025首次在国际层面规范了场景评价与测试优先级方法，为解决测试资源浪费、风险漏测等问题提供了统一框架，对规范行业测试流程、提升验证可信度具有重要工程价值。

当前国内外研究多聚焦场景分类、场景库构建与单一维度风险建模，缺乏统一标准下的量化评价与工程化优先级决策方法。部分研究依赖主观经验，权重设置随意，且未考虑ADS功能安全等级与ODD的动态适配性，难以支撑合规性测试与第三方评估。基于此，本文遵循ISO 34505框架，围绕场景特征评价与测试优先级决策展开研究，创新优化权重确定方法，提出可落地的评价流程与改进型量化模型，补充仿真与实车测试数据，为行业提供标准化、精细化的参考。

1 基于ISO 34505的场景特征评价与优先级模型

1.1 标准化评价流程

ISO 34505评价流程中，明确自动驾驶系统功能、ODD与安全验证目标是场景评价的核心前提。本文采用“功能边界判定－ODD维度筛查－安全目标匹配”三级筛选法遴选有效测试场景。

首先界定ADS核心功能边界，明确各功能触发条件、阈值与失效范围，区分可控工况与设计盲区，剔除无效场景。其次按ISO34505，从道路类型、车速、气象光照、交通参与者密度四个维度进行量化筛查，限定系统适配的路况、车速与感知可达环境，贴合实际运行边界。最后结合ISO26262、ISO21448安全要求，基于失效模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）思路筛选易引发感知－决策－控制失效的高风险场景，剔除无安全隐患的冗余场景。

该三级递进筛选可从源头压缩无效样本，减少后续计算与测试工作量，筛选出的场景可有效验证系统安全性，提升建模与试验验证的工程针对性与科学性。

1.2 单特征量化方法

结合ISO34505附录规范，采用0～10分制完成单特征量化。危险度量化参考FMEA分析方法，结合碰撞速度、人员伤害等级、弱势交通参与者等因素分级打分。复杂度依托要素计数法，根据交通参与者数量、交互行为、恶劣环境干扰程度完成量化。暴露度基于百万公里自然驾驶场景发生频率统计，结合ODD覆盖范围加权修正，精准表征场景出现概率。

1.3 多准则优先级综合模型

依据ISO 34505附录B，采用层次分析法构建优先级评分模型：

式中，P为优先级综合得分；S_c、S_e、S_x分别为危险度、暴露度、复杂度标准化得分（0～10分）；w₁、w₂、w₃为属性权重，满足：

传统固定权重适配性不足，为此构建ASIL等级-ODD动态权重模型。ASIL决定系统失效危害等级与验证强度，ODD限定系统运行道路、环境及交通条件，影响场景暴露概率与失效后果。模型以ASIL确立安全底线与权重分配准则，再通过ODD修正场景暴露度与实际风险，实现权重随安全等级和运行边界动态调整，兼顾ISO 26262功能安全规范与真实运行工况。

模型权重严格依据ISO 26262及ISO 34505风险导向原则设定：ASIL等级越高，失效危害越大，危险度权重占比越高。其中ASIL D权重取0.6/0.25/0.15，ASIL B采用标准推荐0.5/0.3/0.2，ASIL A调整为0.4/0.4/0.2。同时将场景优先级划分为P1、P2、P3和P4四个等级，实现测试资源分级配置。技术路线如图1所示。

图1 研究技术路线流程

2 案例分析与效果验证

2.1 案例场景选取

为全面验证ASIL－ODD动态权重模型的工程有效性，选取5类L3级自动驾驶典型测试场景，覆盖高速路、城市道路、乡村道路和停车场四大核心ODD，包含高、中、低三类ASIL安全等级，同时兼顾常规光照、阴雨弱光等复杂天气工况，全面覆盖自动驾驶日常运行及高风险工况，充分验证模型的通用性与适配性。各测试场景的运行环境、安全等级与风险特征差异化明显，可有效检验动态权重模型针对不同工况、不同安全要求的适配能力。具体场景信息如表1所示。

本次测试依托51SimOne自动驾驶仿真平台与量产L3级自动驾驶实车测试平台，统一设置仿真步长0.05s，单场景重复测试50次，全程固定道路附着系数、光照条件、交通流密度等环境参数与车辆动力学参数，规避外部变量干扰，保证对照实验的严谨性。

为横向验证ASIL－ODD动态权重模型相较于传统评价方法的优越性，严格结合场景评价准则与多准则建模思路，设置四组对照测试方案，各方案原理及核心差异说明如下。

方案一（动态权重方案）：依托ISO 34505危险度、复杂度、暴露度三维评价体系，结合ISO 26262ASIL与ODD边界特征，针对不同安全等级场景采用差异化动态权重赋值，实现测试优先级自适应评价。

方案二（ISO 34505传统固定权重方案）：沿用标准附录B推荐固定权重，不区分ASIL等级与ODD工况差异，对所有场景采用统一权重计算，代表行业常规标准应用模式。

方案三（单一危险度维度排序方案）：仅以场景危险度作为唯一评判依据，忽略复杂度与暴露度对测试优先级的影响，对应传统单维度风险评估思路。

方案四（随机测试排序方案）：不依托ISO 34505量化评价准则，无统一评分与分级规则，按随机顺序开展测试，模拟工程中粗放式遍历测试模式。四种方案分别从标准固定权重、单维度评价及无规则随机测试三个维度形成横向对比，可有效凸显本文动态权重模型在标准契合度、工况适配性与测试资源优化配置方面的优势。

2.2 属性量化与优先级排序

严格遵循ISO 34505三维评价体系与本文0～10分制量化规则，结合FMEA分析方法、要素计数法与自然驾驶数据统计方法，完成5类测试场景危险度、暴露度和复杂度三维指标独立量化打分，代入对应ASIL等级动态权重公式计算综合得分，依据预设分级标准划分测试优先级。最终量化结果与优先级排序如表2所示。

由量化结果可得，本次测试场景优先级整体排序为：S1＞S2＞S3＞S5＞S4。相较于传统固定权重算法，本文构建的动态权重模型可精准适配不同ASIL安全等级与ODD运行场景：针对ASIL D级高危场景，提升危险度权重，放大失效危害对测试优先级的影响，避免高危场景优先级被低估；针对ASIL A低风险场景，降低危险度权重、均衡暴露度权重，避免低价值场景占用大量测试资源。优先级分配结果更贴合自动驾驶功能安全合规要求与真实道路运行风险。

2.3 测试资源差异化分配策略

为解决自动驾驶测试资源有限、资源分配不均的行业痛点，本文基于场景优先级分级结果，制定差异化、精细化的测试资源分配方案。在总测试资源固定的前提下，实现资源向高风险、高合规要求场景倾斜，兼顾测试充分性与测试经济性。具体资源分配规则如下。

（1）P1级（极高优先级）：包含S1、S2、S3三类高危场景，分配60%总测试资源，采用“仿真全量工况遍历+实车闭环验证”的组合测试方式，全面覆盖场景边界工况、恶劣环境工况与系统失效工况，最大限度挖掘系统功能缺陷，满足高安全等级场景的合规验证要求。

（2）P2级（高优先级）：本次测试案例无场景落入该等级，预留对应测试资源，用于后续新增高风险工况的补充测试，保证测试体系的完整性与可拓展性。

（3）P3级（中优先级）：包含S5场景，分配25%总测试资源，以自动化仿真测试为核心，仅抽取典型工况开展实车抽样验证，在保证测试有效性的同时降低实车测试成本。

（4）P4级（低优先级）：包含S4场景，分配15%总测试资源，仅开展抽样仿真测试，无须开展实车测试，最大化节约人力、算力与车辆测试资源。

2.4 多方案试验对比与效果分析

为量化验证动态权重模型的工程优势，统一选取高危场景覆盖率、缺陷检出率、总测试耗时和资源消耗指数四项核心评价指标，对四组测试方案开展横向对比测试。其中，资源消耗指数以本文方案为基准值1.00，指数越高代表测试资源消耗越大、经济性越差。各组对照实验数据结果如表3所示。

结合对照实验数据可得出以下结论：

场景覆盖层面：本文动态权重模型对P1级高危场景覆盖率达到100%，彻底规避高风险场景漏测问题。相比传统固定权重方案、单一维度方案、随机测试方案，覆盖率分别提升18%、9%、35%，完全满足ISO 26262与ISO 21448安全验证合规要求。传统固定权重方案无法适配高安全等级场景的风险特征，易出现高危场景测试不全的问题；随机测试方案随机性极强，风险覆盖能力最差。

缺陷检测层面：本文方案综合缺陷检出率高达92.3%，相较于传统固定权重方案提升10.2%，可精准捕获紧急制动滞后、横向控制偏差、复杂交通交互决策延迟等高危失效模式。单一危险度方案仅聚焦场景危害程度，忽略场景复杂度与真实暴露概率，缺陷覆盖范围有限；随机测试方案缺陷检出能力最差，难以满足自动驾驶安全验证需求。

测试效率与资源成本层面：本文方案完成全部场景测试仅耗时12.5h，相比传统固定权重方案测试时长缩短25.6%，同时资源消耗指数最低，实车测试里程降低30%以上，仿真算力占用减少22%。得益于精细化的动态资源分配，模型有效减少低价值场景的无效测试，解决了传统测试模式资源冗余、效率低下的核心痛点。

2.5 仿真与实车一致性验证

为验证本文模型不局限于仿真场景，具备落地实车测试的工程可行性，本次研究对P1级三类核心高危场景开展仿真与实车对标一致性测试，统一测试工况与评价标准，对比两类测试方式的得分与优先级结果，验证模型通用性。测试结果如表4所示。

由对标测试结果可知，三类高危场景的仿真测试与实车测试优先级排序一致率为100%，综合得分绝对偏差最大仅为0.2，整体偏差≤3.5%。同时，两类测试方式下的系统缺陷触发规律、车辆响应时序高度吻合，证明本文构建的ASIL－ODD动态权重模型稳定性强、适配性高，既适用于仿真批量测试，也可落地于实车闭环测试，具备极强的工程迁移能力与实用价值。

3 标准落地挑战与改进建议

当前ISO 34505工程落地存在四大短板：

（1）场景暴露度量化高度依赖海量自然驾驶数据，中小车企数据储备不足。

（2）传统权重调整无统一标准，主观偏差较大。

（3）标准仅适配静态场景，无法覆盖动态风险演化工况。

（4）缺少配套自动化工具链，批量场景处理效率低下。

针对上述问题，提出工程化优化方案：搭建行业共享数据库，统一数据统计口径；推广本文ASIL－ODD动态权重模型，统一权重调整规范；结合ISO 34502拓展动态场景评价体系；研发配套自动化评价工具链，提升标准化落地。

4 结语

基于ISO 34505标准，提出ASIL-ODD动态权重模型，以危险度、复杂度、暴露度为三维指标，解决传统固定权重主观性强、适配性差的问题，实现测试优先级精准量化。试验表明：高危场景覆盖率100%，较传统方法提升9%～35%；缺陷检出率92.3%，提升10.2%；测试耗时缩短25.6%，资源消耗显著降低。仿真与实车一致性验证中，三类高危场景排序一致率100%，最大偏差0.2，相对偏差≤3.5%，模型稳定、通用，兼具仿真与实车验证能力。未来可拓展动态交互与极端气象场景研究，完善自动驾驶安全验证体系。

参考文献

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