近几年来,随着虚拟现实技术的飞速发展,在虚拟环境中进行人群仿真实验也逐渐受到了各大高校及研究机构的关注。虚拟场景具有沉浸感、交互性、想象性这三个特点,这些特点就决定了虚拟环境需要高真实性,然而在虚拟场景中,复杂的地形、大量的植被和建筑使得所需渲染的数量大得惊人,故渲染加速就成为了一项重要的技术。在逼真的虚拟环境中进行人群仿真技术也被应用到了各个领域,如大型场景的人群疏散模拟,军事演练,公共场所的人群流向预测与分析等,通过对仿真结果进行分析,可以有效地改进疏散路径、对战策略以及公共场所的设计方案等,因此在虚拟环境中进行人群仿真技术研究具有重要的现实意义。本文首先利用无人机进行图像采集处理,根据图像在Maya中进行三维建模,在Mari中进行纹理贴图及材质的制作。其次利用建好的模型在虚幻引擎中进行三维重建,对海量的植被进行程序化生成,将游戏线程与渲染线程同步并行计算,对大规模的地形进行分块加载,对大量的模型进行双层裁剪,其中先利用淡入淡出层次细节算法进行第一层裁剪,将视野外的模型进行剔除,再利用缓慢剔除算法进行第二层裁剪,将视野范围内但是被遮挡的模型进行二次剔除。然后在优化好的虚拟环境中进行人群仿真,而人群仿真技术又被分为三部分:碰撞检测、全局路径规划以及局部路径规划,其中碰撞检测使用的是Capsule包围盒技术;使用基于24邻域的A*算法进行全局路径规划,计算出最优路径;在虚拟人群运动过程中使用最优速度算法进行未检测到碰撞时的速度计算和RVO2算法进行检测到碰撞时的速度计算。最后通过实验来进行本文人群仿真算法与虚幻引擎原有人群仿真算法进行对比分析。通过各个实验结果对比分析,证明游戏线程与渲染线程同步并行计算与串行计算相比渲染速度提升了40%;使用双层裁剪算法解决了传统层次细节算法和剔除算法的“突越”现象,同时其渲染速度也有了大幅提升,帧率达到了55;在人群仿真中使用Capsule包围盒进行碰撞检测,检测准确率达到了91%,在全局路径规划中使用24邻域的A*算法,其路径相对平滑,在局部路径规划中使用最优速度算法和RVO2算法其仿真时间比引擎自身的仿真方法GPU计算一帧的时间提高了50%,且其帧率也有了提升。