随着智能驾驶发展，其在实际应用中需应对的行驶环境状况也越来越复杂，包括行驶道路、周边交通和气象条件等诸多因素，具有较强的不确定性、难以重复、不可预测和不可穷尽。限于研发周期和成本、工况复杂多样性，特别是安全因素的考虑，传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。基于此，借助软件及模型的方法和技术手段，可以在智驾系统开发测试过程中实现场景的描述，并结合场景测试覆盖度的要求，进行有效覆盖分析，确保测试的充分性和智驾系统的安全性。

       OpenSCENARIO定义了一个标准的仿真测试场景格式，具体用于描述驾驶模拟应用程序中动态内容，兼容不同的仿真测试软件。适用场景主要包括动作、轨迹（多段线、回旋线）、车辆（几何、类型、轴、性能）、驾驶员（状态）、环境（天气、时间、路况）等。而在OpenSCENARIO 2.0中，将M-SDL（可测量的场景描述语言）纳入到其标准数据描述语言系列中。

       借助覆盖度驱动分析方法及场景描述语言M-SDL，可实现智驾场景的代码级描述，同时可基于参数配置及约束实现场景泛化，实现对数百万种不同场景下进行大规模测试，从而验证自动驾驶车辆在其指定的运营设计领域设计运行域(ODD)中可能遇到的情况，可解决场景构建过程中数量不足、覆盖条件不充分及有效性差的问题，进而可识别场景中的Edge case&Corner case。基于代码描述的场景可被用于智驾开发测试的各个环节，保证场景数据的一致性，同时基于覆盖度驱动分析方法可实现场景的覆盖率分析，以验证场景测试的充分性和有效性。

场景的覆盖率分析（场景测试KPI分析）

        该解决方案的特点：

• 在开发的初期即可发现系统缺陷、边缘条件及未知领域
• 有助于防止由于设计缺陷（有些缺陷甚至是致命的）而带来的高成本的召回
• 通过自动化和基于验证目标的方法来取代场景生成和分析所需的低效高昂的传统人工劳动
• 通过使用经过实践证明的的方法学，系统化地处理无限场景空间，以达到更加有效，更加快捷的测试完备性收敛
• 通过使用格式统一的面板显示及在所有在测试执行平台上使用同一可量化，可衡量的覆盖率驱动验证方法学，从而达到测试过程中完全通透的可视化