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路径规划是疏散仿真中的核心环节。本文在微观仿真框架下提出了一个基于个体心理的实时路径规划方法。该方法首先根据真实行人的认知模式，建立以个体为中心的环境认知域，动态获取其周围环境的人群密度、危险强度等相关信息。进行路径规划时，采用mental cost综合考虑了疏散时间耗费、路径安全性以及自主行动能力等因素对路径选择的影响，为每个个体生成一条其主观认为"最优"的路径。在疏散过程中，虚拟行人能够根据动态更新的现场信息，通过重规划对初始疏散路径进行调整。在算法的实现方面，本文提出了mental A*搜索算法，基于个体认知域与mental cost在导航图中搜索路径，计算效率达到实时。针对不同疏散场景的仿真实验验证了本文方法的有效性与可扩展性。