无人驾驶车辆在投入商用之前,需要进行大量的包括安全性、系统性和功能性在内综合测试。在驾驶测试中,安全尤为重要,大约90%的自动驾驶测试算法需要在仿真平台上完成,封闭测试场约占9%,只有1%在实际路测中进行,故自动驾驶虚拟测试是自动驾驶技术重要的一环。目前车辆可实现的功能不断增多,自动驾驶技术等级不断提高,带来更多全新的测试需求,传统的自动驾驶仿真测试方法由于场景分散、可靠性低而无法满足这全新的测试需求。近年来,数字孪生技术逐渐成为各个领域创新发展的新技术热点,呈现出十分广阔的发展前景。数字孪生技术具有虚实映射、全生命周期、可重复性强和空间可视化等关键特征。为了弥补实际路测的不足,在确保安全的前提下,将实测的交通场景通过数字孪生技术映射到虚拟空间中,节省测试时间和成本,推动自动驾驶技术的发展。本文针对当前自动驾驶几种虚拟测试方法无法将驾驶员、车辆动力学、多变气象、道路同时纳入测试环境,或者是忽略测试成本、可操作性差等缺陷,提出了一种自动驾驶数字孪生场景构建方法。利用数字孪生技术在虚拟空间中构建分辨率极高的原型映射对象（数字孪生体）,融合多变气象和虚拟交通流组成复杂的驾驶场景,将其作为自动驾驶测试环境。在面向自动驾驶测试的数字孪生环境中,引入网络和通信技术,实现数字孪生场景元素之间的交互。具体包括以下几个方面的内容:1.构建了面向自动驾驶车辆测试的数字孪生道路环境,包括在虚拟空间中数字孪生原型车辆的数字三维建模、碰撞检测和空间坐标转换的过程。r Fpro与Car Maker联调构建与真实路网结构和经纬度信息一致的道路环境,可以通过调整气象、路面病害、交通流密度等参数形成复杂的自动驾驶测试环境。2.建立自动驾驶测试环境内数字孪生场景元素的通信链路,基于Matlab/Simulink平台搭建由Car Maker、r Fpro、汽车电子控制单元（Electronic Control Unit,ECU）组成的自动驾驶硬件在环测试系统,经过分析和讨论,决定采用UDP（User Datagram Protocol）通信协议完成测试环境内各个模块之间的交互。3.基于场景的通信链路,对车辆跟随和车辆自动紧急制动（Autonomous Emergency Braking,AEB）撞击行人两个案例进行模拟测试,实验验证了UDP通信协议可以很好的消除通信和网络传输过程中产生的时延,且测试结果表明ECU汽车电子控制器中的自动驾驶算法具有很高的准确率和误差控制能力。4.数字孪生场景交互管理系统的开发与实现,基于前后端分离的架构思想,前端利用React技术栈进行开发,提供用户管理、场景管理、测试案例、测试结果五个可视化功能界面。后端利用Mongo DB数据库存储用户信息和海量的自动驾驶案例测试结果,通过判别用户角色赋予相应的权限并展示不同的可视化功能页面。