无人机姿态控制的Simulink仿真与基于强化学习PPO的训练方法

无人机姿态控制的Simulink仿真与基于强化学习PPO的训练方法

无人机姿态控制是无人机飞行中的关键问题之一。近年来，强化学习在无人机控制领域展示出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用Simulink仿真平台和基于强化学习的PPO（Proximal Policy Optimization）算法训练无人机姿态控制模型。

无人机姿态控制的目标是通过调整无人机的姿态角来实现稳定的飞行。姿态角通常包括滚转角、俯仰角和偏航角。我们将使用PPO算法来训练一个控制器，使无人机能够根据当前状态选择合适的姿态角。

首先，我们需要构建无人机姿态控制的仿真环境。Simulink提供了强大的仿真工具，可以用于建立多种物理系统的模型。在这个例子中，我们将创建一个简化的无人机模型，并将其嵌入到Simulink中。

以下是一个简化的无人机姿态控制模型的Simulink示例代码：

% 创建无人机姿态控制模型
model = 'drone_attitude_control';
open_system