本申请公开了一种智能车辆交叉口行为决策方法，方法包括：确定预设分层强化学习决策模型，包括上层路径策略与下层动作策略；获取智能车辆的环境观测状态，环境观测状态包括智能车辆的位置信息与速度信息以及障碍物的位置信息与速度信息；根据环境观测状态，通过上层路径策略，生成智能车辆通过交叉口的转弯半径；根据环境观测状态及转弯半径，通过下层动作策略，得到智能车辆的纵向加速度；根据环境观测状态以及转弯半径，对下层动作策略进行更新，以对纵向加速度进行更新；根据转弯半径，通过预设策略奖励函数，得到下层动作策略的回合总奖励值；根据回合总奖励值、环境观测状态、转弯半径，对上层路径策略进行更新，以对转弯半径进行更新。