simulink agent

### Simulink Agent Toolbox 使用教程与示例

#### 创建和训练强化学习代理

为了创建并训练一个强化学习（RL）代理，可以采用MATLAB中的`reinforcementLearning`工具箱以及Simulink环境。当设置好环境变量后，可以通过调整参数决定是否执行耗时较长的训练过程[^2]。

doTraining = false;
if doTraining
    % Train the agent.
    trainingStats = train(agent, env, trainOpts);
else
    % Load a pre-trained agent to save time.
    load("DoubleIntegDDPG.mat", "agent");
end

这段代码展示了如何通过改变`doTraining`布尔值来切换训练模式或是加载预先训练好的模型文件。对于希望快速上手而不必经历长时间等待的新用户来说非常有用。

#### 打开特定的例子工程

如果想要探索更多关于无人驾驶飞行器(UAV)控制方面的实例，则可以直接在Matlab命令窗口里键入指定指令以访问官方提供的教学资源[^3]：

openExample('uav_ros/ControlASimulatedUAVUsingROS2AndPX4BridgeExample')

这条语句会自动定位到有关于使用ROS2桥接技术配合PX4飞控实现对模拟无人机控制系统设计的教学案例页面，其中包含了详细的说明文档和技术细节介绍等内容。

#### 集成IMU传感器建模

针对无人机动态特性研究而言，惯性测量单元(IMU)扮演着至关重要的角色之一——它负责感知设备当前所处姿态及其变化速率等物理量信息。借助Simulink下的Simscape库函数组件，工程师们能够方便地构建起符合实际需求特性的虚拟化硬件模块来进行仿真实验工作[^1]。

% Example of IMU modeling within Simscape environment (pseudo-code)
imuModel = simscape.IMU();
setProperties(imuModel, 'NoiseDensity', value, ... );
addBlock(imuModel.BlockPath, targetSystemPath);
connectPorts(...); % Connect IMU outputs with other parts of your model

以上伪代码片段示意了怎样基于Simscape框架下定义一个新的IMU对象，并对其属性进行初始化设定；随后将其加入至目标系统路径之中并与其它元件相连接形成完整的信号通路结构图形式表示法。

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