随着虚拟现实技术的兴起和人体运动仿真技术应用的快速发展，大规模人群运动仿真技术开始成为新兴的研究热点。如何能够更加全面、准确、细致地研究和解决人群运动仿真中的问题，使得人群运动仿真更具真实感和高效性成为了众多研究者的重大课题。目前已经取得了一定的进展，但建立通用的人群运动模型仍存在很多的问题，需要更加深入的探索。因此，研究大规模人群运动仿真具有深远的科学意义和极大的实用价值。近年来，人群运动仿真技术也在众多领域中得到广泛的应用，主要包括模拟训练、影视特效和公共安全辅助设计等。而随着计算机技术的发展，人们对人群运动仿真的真实感和效率提出了更高的要求。因此，为实现高效、真实地人群实时运动仿真，本文以大规模人群为研究对象，提出了较为通用的人群运动仿真框架，并力求使真实感和效率都能够得到满足。具体完成的工作如下：(1)提出了一种基于离散场的人群运动规划方法。该方法根据场景信息等创建用于全局路径规划的向导图，再根据向导图的信息创建用于局部路径规划的导航场，从而生成人群运动路径，又进一步对其路径进行平滑化处理使得更具真实感。同时，引入密度场控制人群运动的速度，为实现个体间的碰撞检测做准备。(2)提出了基于自定义交互规则的人群交互行为模型，该模型分为群组交互行为模型和个体交互行为模型。群组交互主要由定义的行为图元进行控制，而个体间的交互则根据个体的运动状态以及交互行为选择规则进行控制，同时个体之间根据人群密度因素实现了基于动态空间填充的碰撞检测。(3)完成了基于并行异构的大规模人群运动仿真系统。该系统利用CPU和GPU各自的优势和特点，设计了不同的架构来实现人群仿真系统。通过大量的实验，对其性能进行比较和分析，并最终得到了性能最为优良的基于多核CPU+GPU的并行异构的人群运动仿真系统。最后，应用本文提出的方法和架构设计的人群运动仿真系统，获得了具有较强真实感的仿真效果和令人满意的实时仿真效率。