本发明公开了一种基于机器学习的自适应光学波前校正方法，该方法包括：控制湍流池产生随机扰动，使准直激光光束波前发生畸变，将光束分束，其中一束经CCD成像模块会聚得到光强图像，其中另一束经波前传感模块处理得到波前相位信息，同时记录光强图像和波前相位信息作为样本训练机器学习模型；将远场光束在CCD成像模块会聚的远场光强图像输入训练好的机器学习模型，获取远场波前相位信息，以此控制波前校正器对远场光束的波前相位进行校正。本发明提供的自适应波前校正方法利用湍流池模拟产生随机扰动，并通过波前探测器获取样本数据，由大量真实数据训练的模型不受光路系统限制，能够简化自适应光学系统结构，提高无波前传感的波前校正精度和速度。