Con más de 1,6 millones de muertes en accidentes de tráfico en 2016, los vehículos automatizados equipados con sistemas de conducción automatizada (ADS) tienen el potencial de aumentar la seguridad vial al asumir tareas de conducción humanas dentro del dominio de diseño operativo (ODD). Sin embargo, la validación de la seguridad es un desafío debido al problema del contexto abierto. Las estrategias actuales, como la conducción pura y las pruebas basadas en requisitos, son insuficientes. Las pruebas basadas en escenarios ofrecen una solución pero requieren una selección de escenarios adecuada, métodos de prueba y criterios de evaluación. Este documento se basa en un método para calcular el ODD cubierto utilizando escenarios probados generados a partir de escenarios lógicos, considerando la incertidumbre de la discretización de parámetros. Se proponen criterios de aceptación para la argumentación de seguridad basados en la cobertura del espacio de parámetros y la varianza introducida a través de la discretización, contribuyendo así a cuantificar los riesgos residuales de la validación de seguridad. El enfoque se demuestra a través de dos escenarios lógicos con funciones de densidad de probabilidad de los parámetros generadas utilizando un conjunto de datos de trayectorias. Estos criterios pueden servir como criterios de aceptación de riesgos, proporcionando resultados comparables y explicables. Al desarrollar un enfoque de pruebas basado en escenarios robusto, la seguridad de los ADS puede validarse, lo que conduce a un aumento de la seguridad vial y a una reducción de las fatalidades. Dado que los ADS incorporan modelos de IA, esta estrategia de validación propuesta se puede extender a sistemas de IA en múltiples dominios para el argumento de garantía respectivo requerido para la implementación.