随着自动驾驶技术的不断发展,自动驾驶汽车的自动化等级不断提高,越来越多的驾驶任务从人类驾驶员手中转移到了自动驾驶系统（Autonomous Driving System,ADS）中。面向传统汽车的测试方法已经不能满足自动驾驶汽车安全性测试与验证的需求。基于驾驶场景的虚拟测试与验证技术不管是在效率方面还是成本方面,都具有显著优势,是未来自动驾驶汽车测试与验证的主要方式。场景是该方法的基础。这些虚拟的驾驶场景既能够支持场景的仿真,又能够支持基于场景的形式化验证与分析,对于自动驾驶汽车安全性测试与验证至关重要。如何简单、灵活地描述特定的驾驶场景,如何将描述的驾驶场景在自动驾驶仿真器的进行场景的仿真以及如何利用形式化验证的方法对描述的场景进行验证与分析成为亟待解决的挑战之一。针对上述问题,本文提出了一种面向自动驾驶场景的简单实用的领域特定建模语言SML4ADS（Scenario Modeling Language for Autonomous Driving System）用于描述特定的驾驶场景。在SML4ADS建模语言的基础上,实现了配套的可视化建模工具,为场景建模人员提供便利。此外,本文还提出了能够将抽象的SML4ADS场景模型在CARLA仿真器中执行的仿真方法以及基于UPPAAL SMC的SML4ADS场景模型验证方法。本文的主要工作如下:1.为了能够灵活地描述自动驾驶汽车可能面临的各种驾驶场景,本文提出了一种面向自动驾驶场景的简单实用的领域特定建模语言SML4ADS。该语言具有精确的形式化语义。其通过简单的参数配置以及图形化的树结构行为规划模型描述车辆在场景中的位置信息和动态行为过程。此外,其概率语义还能够支持建模车辆行为的不确定性,描述较为复杂的驾驶场景。本文根据自动驾驶场景术语的定义并基于自动驾驶领域知识,分析出自动驾驶场景的关键内容以及建模元素。之后,在这些关键信息的指导下,借助模型驱动软件开发的思想,设计SML4ADS的抽象语法、具体语法以及语义三个部分。为了避免文本语法冗余和复杂的结构问题,还设计了SML4ADS的可视化建模工具,为建模人员提供便利,提高建模效率。2.为了能够得到仿真器中可执行的驾驶场景,本文基于SML4ADS模型的语义,设计并实现了一种SML4ADS场景模型的仿真方法。该方法能够将抽象的SML4ADS模型转化为自动驾驶仿真器中具体可执行的仿真场景。考虑到仿真方法与不同仿真器之间的兼容性问题,本文首先对驾驶场景在仿真器中的执行过程进行抽象,转化为特定的仿真流程框架。之后利用面向对象思想的封装、继承以及多态的特性,在自动驾驶仿真器提供了丰富的API接口的情况下,提出了SML4ADS模型的通用仿真方法。最后,本文针对CARLA仿真器给出了SML4ADS模型仿真方法的具体实现。3.为了能够利用形式化验证技术对SML4ADS场景模型进行验证与分析,本文按照SML4ADS的语义,提出了基于UPPAAL SMC的场景模型验证方法,实现了SML4ADS模型到UPPAAL SMC模型的模型转换。模型的转换方法分为两个方面进行:将SML4ADS模型数据信息转化为UPPAAL SMC中支持的数据结构进行存储以及将SML4ADS模型中描述车辆动态行为过程的部分转化为UPPAAL SMC中的自动机网络。最终实现了基于UPPAAL SMC工具对SML4ADS场景模型进行定性与定量的验证与分析。