本发明公开了一种考虑危险驾驶工况的智能车耦合决策模型及方法，采用了自学习和驾驶规则耦合的决策方法，克服了单一决策方法的局限性、缺乏灵活性和不可靠性等问题，能有效处理各种复杂交通场景的智能车驾驶决策问题。本发明充分考虑了智能车行驶过程中的碰撞风险和换道风险，并在此基础上划分了相对应的决策算法，进一步提高了智能车决策的实时性和其在危险驾驶工况下决策的可靠性。本发明提出的基于特征空间映射的迁移学习算法实现了智能车最优价值动作由仿真场景‑真实场景的知识迁移，解决了真实交通场景的建模误差问题，同时也验证了本发明所提出的智能车耦合决策模型在真实驾驶场景中的有效性，大大提升了智能车的迁移学习能力。