揭秘上肢交互强化学习中的奖励设计:HCI中生物力学模拟的实用指南

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设计有效的奖励函数对于基于强化学习的生物力学模拟至关重要，但HCI研究者和实践者通常会在不直观的试错调参上浪费（计算）时间。本文通过系统分析努力最小化、任务完成奖励和目标接近奖励对典型HCI任务（如指向、追踪和选择反应）的影响来揭秘奖励函数设计。研究表明，接近奖励对引导运动至关重要，而完成奖励确保任务成功。努力项虽然可选，但在适当缩放时有助于提高运动规律性。研究分析了任务成功和完成时间对这三个奖励组件权重的敏感度。基于这些结果，研究者推导了无需强化学习专业知识即可创建可信生物力学模拟的实用指南，并在遥控和键盘打字任务上进行了验证。本文通过提高生物力学用户建模在真实界面开发中的效率和适用性，推进了HCI中基于模拟的交互设计和评估。