Una perturbación no lineal desconocida afecta seriamente al seguimiento de trayectorias de vehículos submarinos autónomos (AUVs). Por lo tanto, es crítico eliminar la influencia de tales perturbaciones en los AUVs. Para abordar este problema, este documento propone un control de modo deslizante de red neuronal proporcional-integral-derivativo de doble lazo (DLNNSMC). Primero, se propone una superficie de modo deslizante PID de doble lazo, que tiene una velocidad de convergencia más rápida que otras superficies de modo deslizante PID. En segundo lugar, se combinan un observador no lineal de alto orden y una red neuronal para observar y compensar la perturbación no lineal del sistema AUV. Luego, se analiza y demuestra la estabilidad acotada de un sistema de lazo cerrado de AUV utilizando el método de Lyapunov, y se utiliza el método de dominio del tiempo para verificar que los errores de seguimiento de velocidad y posición de los AUV convergen a cero de forma exponencial. Finalmente, se comparan con este método el control de modo deslizante PID de red neuronal de función de base radial (RBFPIDSMC) y el control de modo deslizante PID de red neuronal de función de base radial (RBFPDSMC) en dos experimentos de simulación de control de seguimiento de trayectoria. En el primer experimento, la distancia euclidiana promedio del error de seguimiento de posición para este método se redujo aproximadamente en un 73,6% y 75,3%, respectivamente, en comparación con los de RBFPDSMC y RBFPIDSMC. En el segundo experimento, la distancia euclidiana promedio del error de seguimiento de posición para este método se redujo aproximadamente en un 86,8% y 88,8%, respectivamente. Los dos experimentos mostraron que el método de control propuesto tiene una fuerte capacidad antiinterferencias y efecto de seguimiento. Los resultados de simulación obtenidos en el entorno de Gazebo validaron la superioridad de este método.