यह शोधपत्र स्वचालित वाहनों (एवी) के सुरक्षा मूल्यांकन हेतु एक सामान्य विधि के रूप में परिदृश्य-आधारित परीक्षण के उभरते हुए Limitations पर विचार करता है। यद्यपि यह मील-आधारित परीक्षण से अधिक कुशल है, फिर भी सुरक्षा दावों पर रोक नियमों, अवशिष्ट जोखिम आकलन, डिबगिंग प्रभावशीलता और सिमुलेशन निष्ठा के प्रभाव के बारे में मूलभूत प्रश्न बने हुए हैं। हमारा तर्क है कि इन मुद्दों के समाधान और कठोर सुरक्षा आश्वासन को सक्षम करने के लिए एक सुदृढ़ सांख्यिकीय आधार आवश्यक है। एवी परीक्षण और पारंपरिक सॉफ़्टवेयर परीक्षण विधियों के बीच समानताओं के आधार पर, हम सामान्य शोध अंतरालों को संबोधित करते हैं और पुन: प्रयोज्य समाधान सुझाते हैं, और प्रत्येक परिदृश्य में विफलता की संभावना (पीएफएस) को मापने और विभिन्न परिस्थितियों में परीक्षण की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए एक अवधारणा-प्रमाण मॉडल प्रस्तावित करते हैं। हमारा विश्लेषण दर्शाता है कि न तो परिदृश्य-आधारित और न ही मील-आधारित परीक्षण हमेशा एक-दूसरे से बेहतर होता है, और हम कृत्रिम और वास्तविक-विश्व परीक्षण परिणामों के संरेखण पर औपचारिक तर्क का एक उदाहरण प्रदान करते हैं, जो सांख्यिकीय रूप से उचित सिमुलेशन-आधारित सुरक्षा दावों के समर्थन की दिशा में पहला कदम है।
