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沉浸感是虛擬現實應用的重要特征之一，而虛擬場景中角色行為的智能性與真實性對虛擬現實應用的沉浸感有著顯著影響。利用強化學習方法對球拍的擊球策略進行訓練，根據乒乓球游戲規則設計了一系列獎勵函數，使之能根據來球起點位置與初始速度生成球拍的有效擊球軌跡;進而以球拍軌跡約束虛擬球員的持拍手腕關節，采取逆向運動學與強化學習相結合的方法估計出球拍擊球時虛擬球手的擊球動作，得到能用合理姿態進行成功擊球的虛擬球手。消融分析實驗驗證了所提出的獎勵函數的合理性與有效性;測試實驗則表明，所設計的虛擬球手能以合理的擊球動作擊球，成功率達到93%以上，與基于模仿學習的方法相仿，且高于其他方法：但基于模仿學習的方法需要物理采集訓練數據，而訓練強化學習網絡所需的數據只需隨機生成，所需代價更低。
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