颗粒介质（例如沙地）普遍存在于自然环境中，其同时具有固体的不可压缩性和液体的可流动性。现有工作主要集中在动画角色和颗粒介质的运动仿真这两个独立领域，而较少工作研究动画角色在颗粒介质环境下的运动。本项目建立基于神经－肌肉－骨骼的动画角色运动仿真模型，模拟真实生物的运动机理，并拟利用深度强化学习的方法，解决在缺乏训练数据的前提下神经网络控制模型的参数优化问题。动画角色的运动仿真是计算机图形学的重要研究方向，在未来的虚拟现实、增强现实领域具有重要的实际应用价值。