本专利公开了一种基于深度强化学习的无人艇抗海浪干扰控制方法。本发明采用的技术方案是使用深度强化学习算法构建无人艇的控制器，利用深度神经网络将无人艇的运动状态和海浪特性映射到无人艇的推进器和方向舵的控制量，使用深度强化学习算法，根据历史实验数据对深度神经网络进行训练。首先在仿真环境中基于无人艇的简化模型和海浪干扰模型对控制器进行初步训练，然后在实际海域中进行实体无人艇的实验和训练，使控制器依据真实的无人艇和海浪动态特性进行在线学习，最终得到效果良好的无人艇抗海浪干扰控制器。