写一个基于DDPG的无人机姿态控制的matlab代码

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 是一种用于连续动作空间的强化学习算法，常用于控制问题，包括无人机的姿态控制。由于这是一个复杂的过程，涉及到深度神经网络、环境模拟、以及强化学习的训练步骤，下面是一个简化的MATLAB代码框架示例，实际应用可能需要更详细的环境设定和参数优化。

% 导入必要的库
addpath('rl_library'); % 假设这里有一个包含RL工具箱的自定义路径

classdef DDPG-Agent < rl.Agent
    properties
        actor      = 'actorNetwork'; % 模型名称
        critic     = 'criticNetwork'; % 模型名称
        replayMemory = [];           % 回放缓冲区
        tau         = 0.005;          % 软更新率
        gamma       = 0.99;           % 奖励折扣因子
    end
    
    methods
        function agent = DDPG-Agent(env)
            % 初始化网络模型和回放缓冲区
            ...
            
            % 其他初始化设置
            ...
        end
        
        % 策略函数
        function action = act(~, state)
            % 使用actor网络计算action
            action = predict(actor, state);
        end
        
        % 学习过程
        function learn(~)
            % 获取经验并存储到replayMemory
            ...
            
            % 随机从replayMemory中采样
            ...
            
            % 更新actor和critic网络
            ...
        end
        
        % 重置
        function reset()
            ...
        end
    end
end

% 创建环境
env = ...;
agent = DDPG-Agent(env);

% 训练过程
for i = 1:numEpisodes
    s = env.reset();
    
    while ~env.isTerminal(s)
        a = agent.act(s);  % 根据当前状态执行动作
        [s', r, done] = env.step(a);
        
        % 更新agent的学习
        agent.observe(s, a, r, s');
        
        if done
            break;
        end
    end
    
    % 每隔一定步数，保存模型
    if mod(i, saveFrequency) == 0
        saveModel(agent);
    end
end

function model = saveModel(agent)
    % 保存actor和critic网络
    ...
end

请注意，这只是一个基础模板，并未涵盖所有的细节。实际编写过程中，你需要：

1. 定义`actorNetwork`和`criticNetwork`结构体，它们应包含处理输入和生成输出的神经网络层。
2. 实现`predict`函数，用于根据输入状态从actor网络获取行动。
3. 实现`observe`函数，用于将经验和奖励添加到回放缓冲区。
4. 定义`learn`函数，实现经验回放和网络更新。
5. 对环境进行适当的定制，例如`reset`和`step`方法。