随着计算机软硬件技术的发展,增强现实技术逐渐被应用于虚实融合的教学实验场景中。增强现实技术能够模拟许多真实世界中难以接触到的学习环境,帮助实验者沉浸入由二维或三维虚拟信息与真实物体合成的学习场景,使整个教学实验的指导流程更人性化、形象直观,给实验者留下更加深刻的印象。然而,现有的增强现实教学实验往往忽略了虚拟人的作用,或存在虚拟人指导生硬死板、不灵活的问题。由于虚拟人与物体的交互过程涉及手指的细粒度运动,而人手又是一个多自由度的复杂层次结构模型,是人体最灵活的部位。如何让虚拟手对物体进行稳定、自然的交互运动一直是虚拟人领域的研究难点。为了解决以上问题,我们引入基于RGB视频估计的手部示教数据,设计了一种基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取控制器,并结合运动学算法及跟踪注册技术,最终在虚实融合的环境下实现了虚拟人的教学示范系统。本文的主要工作及创新点包括以下几个部分:（1）设计了便捷的手部参考序列获取方法。本文利用基于RGB视频的手部三维姿态估计方法,经平滑去噪及数据适配等处理,最终获得平滑且鲁棒的参考运动序列,解决了参考序列难以定制的问题。此外我们的方法能够整合海量的图片与视频数据集,形成满足运动需求的参考运动序列数据集。（2）设计了用于自适应抓取的运动控制器。我们提出了一种虚拟手抓取运动生成方法,即利用深度强化学习算法,经离线训练,使得控制器能够在推演阶段对目标物体进行自适应的抓取。实验结果表明,所设计的控制器能够生成兼具稳定性和自然性的抓取运动序列,同时对素材库中不同尺寸及不同类型的物体也具备较好的自适应能力,且对不同手部模型具有一定的重定向能力。（3）搭建了虚拟人指导的虚实融合教学实验系统。我们利用Holo Lens头戴显示设备和Leap Motion体感控制器,使得教师、学生等非技术人员能够通过简单的人机交互,为虚拟人提供操作轨迹模板。最后结合跟踪注册及轨迹规划技术、人体逆运动学算法,本系统能够在虚实融合的环境下实现虚拟人对不同空间位置下的虚拟实验器材进行抓取、移动与释放操作。实验结果与用户调研表明,本文所设计的抓取控制器能够较好地满足虚拟手对不同形状、尺寸、空间位置的物体进行自适应抓取,为虚拟人的运动生成提供了一种新的解决思路,且本文所实现的虚实融合教学系统具备较好的可视化效果及较高的可用性,对增强现实教学实验的发展具有一定的理论意义和应用价值。