当前交通事故的发生率高和交通拥堵问题严重,自动驾驶车的发展将有效解决上述问题。而自动驾驶车的发展是一个循序渐进的过程,其在行驶中的安全性是人们始终关心的问题。然而,复杂的交通环境的给自动驾驶的安全性带来极大的挑战。在自动驾驶车完全上路行驶前,如何测试其在不同行驶场景中的安全性是自动驾驶车发展的关键问题。当前自动驾驶车的测试主要分为虚拟仿真测试,场地测试和公共道路测试,目前测试场景库还不完备,对于场景风险性评价也缺乏系统性研究。本文以自动驾驶车的风险测试场景为研究对象,首先对自动驾驶车行驶过程中存在的风险进行类别分析,研究自动驾驶车在典型道路场景,恶劣天气场景以及突发事件场景中的行驶风险。其次在对自动驾驶车测试场景要素描述和分层的基础上,采用分层抽样的方法开发新的测试场景,考虑典型静态和动态测试场景的交通特征,提出城市道路,高速公路,山区公路以及动态场景(自由行驶、跟驰、换道等)的设计方案。再次,论文介绍了自动驾驶车虚拟测试场景仿真搭建关键技术,运用基于SCANe Rstudio软件的虚拟仿真平台进行相关场景的开发和自动驾驶车的仿真实验,对仿真结果进行分析。最后提出基于仿真结果的模糊综合评价进一步对场景风险性和重要性进行判断,针对判断后风险度较高的动态场景提出风险性评价指标和方法,并结合仿真数据对自动驾驶车跟驰行驶场景进行具体的风险指标运算和风险评价,与实际仿真结果相对比,确定风险评价的有效性。研究结果表明:自动驾驶车跟驰行驶过程中,基于时间的评价指标TTC阈值为4s,TTC计算值大于4s时,自动驾驶车行驶风险较低,基于减速的评价指标DRAC阈值为8.45m/s~2,DRAC计算值小于8.45m/s~2时,自动驾驶车行驶风险较低。