冰雪寒冷天气是我国北方冬季典型的气候现象,其复杂、特殊的交通环境是引发东北地区冬季事故的主要原因。降雪后道路结冰或积雪,导致自动驾驶车辆感知及决策控制能力减弱,冰雪环境状态的不同引起的自动驾驶车辆感知、决策控制能力的改变可能危及到行车安全,因此开展冰雪环境下自动驾驶车辆智能表现评价研究,对于预防和减少复杂冰雪环境引起的安全事故具有重要意义。本文针对冰雪环境自动驾驶车辆智能表现评价方法进行研究,主要内容如下:（1）依托国家智能网联汽车应用（北方）示范区,调研了该封闭测试场冬季冰雪环境情况,分析冰雪环境要素,设计问卷调查表,对冰雪环境状态难易度分级。同时,参考《智能网联汽车自动驾驶功能测试规程（试行）》标准测试场景,设计并归纳了冰雪环境自动驾驶车辆测试场景集。（2）建立冰雪环境自动驾驶车辆评价体系。首先,从安全特性、智能特性、平稳特性、速度特性四个方面建立冰雪环境自动驾驶车辆评价体系。然后,通过对各赋权法的分析,选取熵值法与序关系法,对自动驾驶各级评价指标进行赋权。最后,采用模糊综合评价法建立冰雪环境自动驾驶车辆评价模型。（3）搭建基于数字孪生的SCANe R仿真测试平台,基于混沌理论对车辆行驶轨迹量化分析,规划出车辆在理想状态下的行驶轨迹,与实际轨迹对比。对车辆行驶轨迹数据进行了时间轨迹序列的进行分析重构,计算李雅普诺夫指数,验证行驶轨迹的混沌性,从而充分体现了自动驾驶车辆在复杂的冰雪环境下行驶智能程度状况的重要表征。（4）选择2021中国长春（国际）自动驾驶汽车冰雪挑战赛考点,采集了参赛车辆在冰雪场景中行驶轨迹的数据,并对冰雪场景中自动驾驶车辆行驶轨迹进行量化计算和分析。计算每个评价指标的权重系数,得出冰雪环境下自动驾驶车辆智能表现综合评价结果,对评价模型进行验证。