本发明公开了一种基于安全势场和DQN算法的行车工况局部路径规划方法，其步骤包括：1、获取车辆自身状态信息已经周围的环境信息；2、根据采集到的环境信息，构建环境安全势场模型；3、根据计算所得的势场强度分布图，利用栅格法构建环境栅格地图；4、初始化深度强化学习参数，并构建深度神经网络，训练深度神经网络并得到最优路径规划模型，进行路径规划。本发明通过使用安全势场理论构建栅格地图，并以深度强化学习来完成汽车多种场景下的局部路径规划，从而使汽车在行驶过程中安全性更高，更有效率地通行，为智能汽车的安全导航提供保障。