随着仿真技术的广泛应用,虚拟人群行为仿真研究受到越来越多的学者关注。从人们日常的生活娱乐到部队军事演习,都能看到虚拟人群仿真技术的应用。但现在的虚拟人群仿真技术存在模型真实性差、虚拟人行为不能够真实体现人类运动状态等问题。针对这些问题,本文展开了虚拟人群行为仿真的关键技术研究,分别从人群行为仿真框架设计、数据驱动仿真建模方法研究、虚拟人情感仿真模型建立以及个体路径规划算法等方面对虚拟人群行为进行了探讨与研究,提出了相应的算法和模型,并在此基础上构建了一个数据与模型混合驱动的虚拟人群行为仿真演示系统。本文主要研究内容概括如下:一、论文首先对课题研究背景和意义进行了阐述,梳理了本课题组多年来在虚拟人领域的研究成果,总结了国内外研究现状及其发展趋势,对论文的整体框架以及研究内容进行了简明的论述。二、对于人群行为仿真框架设计问题,本文将数据驱动与模型驱动的建模方法相结合,提出一种高效的数据与模型混合驱动的人群行为仿真建模方法,并构建了基于混合驱动的人群行为仿真框架。该框架不仅能够将采集到的真实人群行为数据用来修正模型驱动,从而建立更为逼真的人群行为模型,并且大大减少了工作量,提高了人群行为仿真框架的适应性和可扩展性。三、针对数据驱动的建模方法,本文采用光流算法对人群行为特征信息进行提取。首先将火车站广场采集到的人群视频信息进行图像处理,然后将处理后的图像通过光流算法生成人群速度场。四、本文借助隐马尔可夫模型对虚拟人情感进行了建模研究。本文首先收集分析对近些年发生的部分暴乱事件,将个体行为与表情建立了相应联系,然后通过建立三维空间的隐马尔可夫情感模型对个体的表情与内心情感波动进行了实验分析,最终建立了个体内心情感与其行为之间的关系。五、本文对个体路径规划算法进行了深入研究,特别是随机概率图(PRM)算法和社会力模型。首先,分别对两种算法进行了理论分析和实验研究,然后针对随机概率图算法在狭窄区域生成路径节点过少、生成路径过于冗余以及社会力模型中相向个体极易发生碰撞的缺陷提出了相应的优化方案,最后通过实验验证了两种算法优化方案的有效性。六、最后,本文开发出一个基于数据与模型混合驱动的虚拟人群行为仿真演示系统。我们借助VS2013以及QT5.4等编程软件平台,开发出具有良好交互性和可视性的虚拟人群行为仿真演示系统,并结合群体性事件想定,对人群行为进行仿真实验分析,进一步验证了本文建立的相关模型与算法的可行性和有效性,并且能够为现实世界中的群体性事件提供一些指导性建议。