面向由人车路多要素构成的现代交通系统,传统交通管理手段导致交通拥堵状况日益严重,车路协同技术成为当今智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势。由于不同智能等级的异构车辆融入交通后形成了新型混合交通环境,传统的车路协同仿真与测试技术已无法解决混合交通流现象所带来新的交通问题,车路协同典型应用场景也无法完全覆盖混合交通的功能特征,对车路协同混合交通场景功能进行测试并建立场景测试案例有很重要的意义。然而交通场景要素众多且互相约束、真实场景复杂多变且难以复现,本文针对车路协同混合交通场景测试需求,研究了基于车路协同混合交通场景要素解析的测试案例生成方法,具体研究内容包括以下几个方面:（1）针对在车路协同环境下由异构交通主体混合而形成的车路协同混合交通场景进行定义,构建了车路协同混合交通场景静态和动态要素库,基于场景要素库对车路协同混合交通场景功能进行特征分析与测试案例描述,明确了车路协同混合交通场景的测试需求。（2）研究了车路协同混合交通场景要素解析方法,首先对混合交通流运行机理进行解析,针对混合交通流建立流量-密度基本图关系;其次对车路协同混合交通场景要素进行要素解析,构建场景要素层次模型并进行重要性分析,提出场景复杂度指标描述场景复杂性。（3）研究了基于场景要素解析的测试案例生成方法,首先基于仿真数据采用组合测试方法进行测试案例生成,基于要素重要性指数对这些离散的测试案例进行聚类生成;其次基于真实数据采用蒙特卡洛方法对场景参数的概率密度分布进行估计并抽样,以场景重要性指数作为聚类权值,生成随机化基元场景测试案例和风险场景测试案例。（4）对论文提出的基于场景要素解析的测试案例生成方法进行实例分析,最后基于SUMO软件构建了仿真环境,注入生成的车路协同混合交通典型场景测试案例进行实例验证,对本文所提方法的有效性进行仿真与结果分析。研究结果表明,本文提出的车路协同混合交通场景要素解析方法能够有效指导生成具备混合交通特性的不同复杂度的测试案例,以满足测试需求;与其他组合测试算法相比,基于仿真数据的组合测试方法生成的测试案例可以具备更复杂的特性,生成真实交通难以实现的宏观交通场景;基于真实数据的蒙特卡洛方法能够有效提取基元场景测试案例与风险场景测试案例,生成符合真实场景参数概率分布的微观交通场景,实现对车路协同混合交通场景不同功能需求的测试。