La validación de vehículos autónomos sigue siendo un desafío complicado para el objetivo de la industria automotriz de lograr una conducción completamente autónoma. La jerarquización sistemática de los escenarios de prueba proporcionaría información valiosa para el desarrollo, prueba y verificación de vehículos autónomos, permitiendo evaluaciones de rendimiento matizadas basadas en la complejidad del escenario. En este documento, se propone un método de cuantificación basado en la entropía de la información para evaluar la complejidad de los escenarios de validación de vehículos autónomos. El método propuesto aborda las incertidumbres dinámicas dentro de los escenarios de conducción de manera integral, lo que incluye la imprevisibilidad de agentes dinámicos como vehículos autónomos, vehículos conducidos por humanos y peatones. El cálculo de complejidad numérica del enfoque y el ranking de los escenarios se presentan a través de escenarios de muestra. Para automatizar procesos y ayudar con los cálculos, se desarrolla una nueva herramienta de software con una interfaz fácil de usar. El rendimiento del enfoque también se evalúa a través de seis escenarios de conducción de ejemplo, y luego mediante una simulación extensa utilizando un simulador de tráfico microscópico de código abierto. Los resultados de la evaluación del rendimiento confirman la clasificación numérica y demuestran la adaptabilidad del método a diversos escenarios con una comparación del ranking de cálculo de complejidad con la proporción de colisiones, casi colisiones y pruebas de operación normal observadas durante las pruebas de simulación. El método de cuantificación propuesto contribuye a la mejora de los procedimientos de validación de vehículos autónomos al abordar la naturaleza multifacética de las complejidades de los escenarios. Más allá de avanzar en el campo de la validación, el enfoque también se alinea con el impulso amplio y activo de la industria para el despliegue generalizado de la conducción completamente autónoma.