面向自动驾驶车辆预期功能安全(SOTIF)场景的不同测试标定要求和侧重,本文提出了一种基于行车安全场(DSF)理论的SOTIF场景风险评估方法。首先,利用DSF对场景的各层元素进行风险量化,从而实现风险的集成计算。通过分析SOTIF场景的定义与架构和DSF模型的参数,证明该模型满足SOTIF场景的风险评估要求。接着将所提方法应用于3类车辆运行场景的划分中,分别是已知安全、已知不安全和未知安全/不安全。为实现场景的划分,将DSF理论中不同的驾驶状态与SOTIF中车辆的运行场景进行匹配。最后,进行了封闭场地和开放道路的测试。一方面将相对驾驶安全系数指标RDSI与碰撞时间TTC指标作对比,验证了RDSI可更准确、敏感地评估行车风险。另一方面,证明了所提方法可有效地实现场景划分。