简介： 本发明公开了一种自动驾驶仿真测试方法，其包括以下步骤：积累训练深度强化学习模型所需要的交通流样本数据；分别搭建用于不同单体的深度强化学习模型，并进行模型训练和优化；将训练好的深度强化学习模型在对应的单体行为中进行应用，从而形成单智能体；将多种单智能体进行排列组合，加入到仿真场景中，形成多智能体交通流；将多智能体交通流应用在仿真场景中，根据主车行为和位置进行智能体的触发，从而形成多智能体和主车的交互行为，进行有效的算法验证。本发明利用深度强化学习模型形成的单智能体的驾驶或移动行为更符合人类的驾驶或移动方式，对主车的自动驾驶的仿真测试更准确可靠，且不需要人工对单体设置指令集，能节省人工消耗。