本发明提供了一种基于梯度提升决策树模型的场景复杂度评估方法，包括以下步骤：S1、采集参数，生成仿真驾驶场景；S2、对仿真的驾驶场景样本进行复杂度评分；S3、将总结的复杂度特征元素输入到决策树模型，进行计算；S4、决策树进行升级；S5、得到影响模型的特征参数数据集，将数据集80％作为训练集，20％作为测试集，采用5折交叉验证调试得到复杂度评价模型；S6、将待评价的数据计算场景复杂度；S7、将输入的驾驶场景数据，先拆分为动态特征、静态特征，然后在按照每个影响特征综合打分后得到场景复杂度。本发明所述的方法能给出清晰简明的自动驾驶测试场景的复杂度估值，满足测试人员能够对驾驶场景根据场景的复杂度进行选取的需求。