基于深度强化学习的端到端在轨自主加注控制系统及方法，包括基于深度强化学习的端到端在轨加注控制系统和神经网络结构；控制系统包括：基于深度神经网络的特征提取系统、基于深度强化学习的自学习轨迹规划系统和机械臂关节控制系统；神经网络结构包括：基于深度神经网络的特征提取系统网络和基于深度强化学习的自学习轨迹规划系统网络；特征提取系统网络主要由深度卷积神经网络组成；轨迹规划系统网络由策略网络和评价网络构成；整个系统在虚拟环境下利用深度强化学习的基本方法进行训练，且可基于特征迁移至真实的物理环境下。本发明不但解决了困扰当前空间操作的环境的非结构化、遥操作的大时延等难题，并且具有实际的工程应用价值。