一种自动驾驶汽车换道场景下对抗性测试评估方法，属于自动驾驶测试评估技术领域。本发明的目的是利用深度强化学习生成的对抗性环境中去测试评估车辆，采用了集成式DDPG深度强化学习算法，大大提高了训练效率的自动驾驶汽车换道场景下对抗性测试评估方法。本发明的步骤是：对抗性换道环境建模，强化学习算法和奖励函数设置，本车换道模型和对抗马尔可夫环境设置。本发明生成的对抗性环境比自然环境更加严峻，显著降低了测试车辆的性能，体现了方法的有效性。可以有效地找到罕见的风险场景，用于评估自动驾驶汽车。