本发明提供了一种基于在线深度学习的无人船轨迹跟踪控制器及控制方法，涉及无人船控制技术领域，在线深度学习船舶动态模型接收当前时刻动态数据集收集的数据并输出DNN学习的动态模型至扩张状态观测器和动态控制器；扩张状态观测器接收当前时刻的DNN学习的动态模型和无人船实际速度信息并输出DNN逼近误差的估计值至动态控制器；动态控制器接收DNN逼近误差的估计值、给定参考轨迹位置信息、无人船实际位置信息、无人船实际速度信息、当前时刻的DNN学习的动态模型并输出控制输入向量的导数至被控无人船的数学模型。本发明所设计的在线深度学习控制方法通过使用扩张状态观测器来估计DNN的逼近误差，保证了DNN学习过程中网络输入信息的准确性，使DNN能够快速捕获模型特征。