1.一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，包括智能控制中心，所述智能控制中心按照功能划分为决策层、显示层、控制层和车端层；

决策层，根据测试要求决定使用测试方案，并在测试过程中采取相应的测试策略；

显示层，通过多块显示屏来显示测试场的高精度地图，监控测试场景的整个过程，显示主车和测试车的行驶路径；

控制层，在测试过程中通过模拟驾驶的方式，实现多辆测试车的协同控制，以模拟真实复杂的交通场景，同时进行多种测试信息采集，并将采集到的数据传至云服务器，实现对多辆测试车的协同控制；

车端层，包括测试场中直接参与测试的车辆和设备，包括：主车，测试车，远程驾驶控制单元；

需要从交通场景数据库中选择对应的测试场景，先标注熟练人工驾驶的测试数据，并使用深度学习建立熟练人工驾驶车辆的单项性能评价模型；

然后根据模型进行迁移学习，实现对自动驾驶车辆单项性能的评价；

单项性能评价，为使用深度学习和迁移学习方法建立自动驾驶的单项评价模型，并根据自动驾驶的测试数据进行评价，最后不断修正自动驾驶的单项评价模型；

完成各项单项评价后，使用多目标评价方法对自动驾驶车辆进行整体性能评价，最后通过增强学习方法进行改进；

多目标评价方法是根据Pareto非支配排序方法，对自动驾驶的各个单项性能指标进行多目标评价，从而评价被测车辆的优劣；

其中，所述测试场景在生成时，包括如下步骤：

步骤(1)首先建立交通场景数据库；

步骤(2)根据被测车型和测试要求从场景库中选择相应的场景，使用多台无人测试车模拟复杂的交通场景；

步骤(3)根据被测车辆的反应，记录相关的数据，并上传到云服务器；

其中，相关数据包括位置、方位/角度、距离、时间、速度、车辆行为决策、车辆驾驶动作以及响应时间，数据上传云服务器后，在云端进行数据处理，包括使用数据挖掘算法从中提取有用的信息，并行计算进行测试评价。

2.如权利要求1所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述测试车为可移动测试设备，所述可移动测试设备包括大型测试车平台、中型测试车平台及小型测试车平台，分别模拟大型测试车、中型测试车及小型测试车。

3.如权利要求1所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述控制层实现对多辆测试车的协同控制，通过可移动测试设备模拟机动车、自行车、行人和动物，在测试场中实现多种动态测试场景。

4.如权利要求2所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述大型测试车平台，采用电动汽车底盘为基础，在其上安装伸缩装置和快速组装仿真外壳，通过伸缩变形达到改变车体的大小，并搭配不同的快速组装仿真外壳，用于模拟各种不同大小的常用车辆。

5.如权利要求2所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述中型测试车平台采用微型无人车作为底盘，与自行车或电动车模型连接，用于模拟各种骑车人。

6.如权利要求2所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述小型测试车平台采用微型机器人作为底盘，与各种行人或动物模型连接，用于模拟人和动物。

7.如权利要求2所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述大型测试车平台、中型测试车平台及小型测试车平台采用远程控制驾驶和自动驾驶两种模式。

8.如权利要求1所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述决策层中，测试策略包括高精度地图、测试场景生成，路径规划和远程决策，测试场景生成时，根据测试车的类别和测试等级，从交通场景数据库中随机选择对应的交通场景集合；

交通场景数据库，根据中国实际交通环境采集交通流信息建立的数据库，全面覆盖自然驾驶、危险工况、交通事故、人机共驾数据、道路交通交互以及实车路测数据。

9.如权利要求1所述的一种自动驾驶汽车的智能测试系统，其特征是，所述控制层中对多辆测试车的协同控制主要是通过车辆编队和群集运动控制来实现的，具体包括：根据测试场景和测试策略，将被测车辆和测试交通流组成编队；

控制中心发出指令，该车辆编队按照给定测试规划路径进行行驶，在测试车保持队形不变的情况下，记录被测汽车的反应和驾驶行为；

在行驶过程中，控制中心控制测试车编队进行协作运动，包括巡航运动、跟随运动、换道运动、组合运动与拆分运动，从而模拟复杂的交通场景，同时记录被测车辆的反应和驾驶行为；

所有车辆根据测试路径规划到达终点，一次测试结束，如果途中出现意外，控制中心可以紧急停止所有车辆，排除危险后重新发出指令，重新进行测试。