摘要：教育游戏中智能角色的设计是增强游戏可玩性的关键因素,它可以带给玩家真实的体验感,延长教育游戏的生命周期。结合教育游戏的娱乐性和教育性特征,提出智能角色的模型设计,为以后相关领域的研究奠定理论和实践基础。

摘要：为优化用户在虚拟会议中的体验,便于用户在虚拟环境中进行交互和更好地开展会议,文中在虚拟场景中设计智能角色的视觉和听觉感知模型以及寻找行为、对话行为等,分析行为树中不同类型的节点,并利用行为树技术描述整个智能角色的行为逻辑,对其进行行为建模,最终得到可信的智能角色的控制行为树。在笔者开发的虚拟会议原型系统上对智能角色的行为模型进行仿真测试,通过所构建的智能角色的感知模型,驱动用户之间关于会议帮助的对话,让用户更好地了解整个会议,寻找在场景中发生的可疑声源并及时采取相应操作。结果表明,智能角色能够有效地感知和响应外部虚拟环境的变化,并做出相对应的行为决策,可为用户在虚拟会议场景中提供更多的便利和帮助。

摘要：沉浸感是虚拟现实应用的重要特征之一,而虚拟场景中角色行为的智能性与真实性对虚拟现实应用的沉浸感有着显著影响.利用强化学习方法对球拍的击球策略进行训练,根据乒乓球游戏规则设计了一系列奖励函数,使之能根据来球起点位置与初始速度生成球拍的有效击球轨迹;进而以球拍轨迹约束虚拟球员的持拍手腕关节,采取逆向运动学与强化学习相结合的方法估计出球拍击球时虚拟球手的击球动作,得到能用合理姿态进行成功击球的虚拟球手.消融分析实验验证了所提出的奖励函数的合理性与有效性;测试实验则表明,所设计的虚拟球手能以合理的击球动作击球,成功率达到93%以上,与基于模仿学习的方法相仿,且高于其他方法;但基于模仿学习的方法需要物理采集训练数据,而训练强化学习网络所需的数据只需随机生成,所需代价更低.