近年来,随着汽车智能化与电动化的不断升级,驾驶辅助系统大规模进入汽车市场。在以人工智能和新一代通信技术为代表的科技革命中,汽车作为新一代信息技术融合应用的最佳载体之一,正在加速向智能化、网联化转型。但自动驾驶汽车在实际投入商用之前必须经过严格、充分的测试。目前测试主要是采用路测的方式,路测方式存在法律法规限制、测试不充分、危险程度高、耗费时间长、成本高等一系列问题。这也使得全球的自动驾驶产业链仍面临挑战,直到自动驾驶仿真测试的出现,相关研究人员开始从路测转变到仿真测试。从目前的研究现状来看,基于场景库的仿真测试是一条有效解决自动驾驶研发测试困境的可行路线,已被自动驾驶行业广泛认可。因此如何进行有效的场景库设计和构建成为当前研究与开发的热点。本文对面向自动驾驶仿真测试的场景库模块进行设计与开发。从驾驶场景理解和解构出发,通过提取场景特征要素进行场景数据聚类,以分析数据结果来仿真构建场景库,从而提高场景库的真实性、可靠性。最后将相关场景库构建流程、仿真构建结果与微服务架构技术结合,搭建场景库系统。本文主要完成以下四个方面的工作:（1）从原始场景数据到逻辑场景数据,再到仿真场景进行了场景库模块设计,围绕数据层、场景层和应用层之间形成一个仿真测试与场景库构建的闭环。并基于实验室项目搭建的驾驶模拟器平台,获取了机动车-机动车十字路口驾驶碰撞场景数据,作为本文研究的数据样本。（2）从场景理解和解构出发,进行场景特征要素分析与提取。选取驾驶员危险感知（Risk Perception,RP）参数来表征场景特征要素在场景中的危险影响程度,基于RP结合皮尔逊相关性检验和单因素方差分析分别对连续型场景要素和分类型场景要素进行场景相关性分析,最终得到主车车速、目标车车速、两车车距、照明和天气与机动车-机动车十字路口驾驶碰撞场景的危险程度显著相关。（3）利用极差标准化方式对聚类参数标准化处理,解决不同参数单位和数量的差异化。为确保场景数据的聚类效果,对K均值聚类算法与层次聚类算法进行分析和比较,选择较优的层次聚类分析结果作为场景库搭建所需的逻辑场景数据,从而得到了具有代表性的三类机动车-机动车十字路口驾驶碰撞场景数据。基于MATLAB/Simulink搭建了Car Maker和r Fpro的联合仿真平台,并以聚类分析得到的结果仿真构建了三类机动车-机动车十字路口驾驶碰撞仿真场景。以搭建的第一类机动车-机动车十字路口驾驶碰撞场景为例进行碰撞控制测试分析,通过成熟的自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control,ACC）算法集成说明仿真测试场景在自动驾驶中的应用,结果表明构建的仿真场景具有实用性和ACC算法模型的可靠性。（4）构建基于微服务架构技术与相关场景库构建流程和仿真构建结果相结合的场景库系统。主要开发了用户信息管理模块、角色信息管理模块、原始数据管理模块和仿真数据管理模块,并以管理员账户登录后的视角,对场景库系统四个功能模块的实现与测试进行页面效果展示,验证系统的可用性。