轨道交通站点的行人流特性与站点建设和运营组织密切相关,随着站点内行人的增加和集中,提高行人在轨道交通站点内的移动效率,减小行人在进站、出站和换乘过程中的延误,改善行人的乘车环境等问题越来越受到重视。行人的集中化导致轨道交通站点内行人流变得密集和复杂,容易导致拥堵发生甚至造成人员伤亡。因此研究站点内复杂和密集行人流特性对站点客流组织和安全运营具有重要意义。　　 行人流仿真是探索轨道交通站点内行人演化规律的有效工具,能够重现行人流的宏观和微观特征,是改进站点设计缺陷和提高站点客流效率的关键所在。现有行人流仿真多针对简单场景而设计,很少涉及复杂场景下的行人流仿真,因此仿真复杂行人流运动是目前急需解决的一个问题。　　 针对密集和复杂行人流特性,本文建立了一种基于行人个体的行为模型。该模型描述了行人从宏观到微观的层次行为,包含目标、状态和行动三层行人行为。并研究了行人的寻路行为,主要用于解决行人在复杂环境下的路径发现问题。同时建立了基于状态的社会力模型,对密集条件下的行人运动进行仿真分析,与原有模型相比,改进后的模型适用于模拟高密度条件下的行人运动。最后建立了原型系统来仿真复杂场景下的行人运动,仿真效果显示模型能体现真实行人运动,本文具体研究工作如下:　　 (1)介绍行人流的国内外研究现状和行人流模型,并对行人流的特性进行分析,包括行人个体特性,群体特性和站点内各设施处的行人流特性。　　 (2)基于轨道交通站点这种复杂环境,研究了行人的个体行为,具体分析了行人的状态行为,目标行为和寻路行为。并提出一种优化A木算法用于在复杂环境下快速寻找两点之间的最短路径,解决了行人在复杂环境下的路径发现问题。　　 (3)详述了社会力模型的发展,引入了行人感知域,使得模拟行人的决策过程与实际行人相符,提出了基于状态的社会力模型,解决了行人在密集条件下的行为约束问题。对密集条件下的行人运动进行仿真实验,仿真结果表明模型适用于模拟高密度条件下的行人运动。　　 (4)构建SimuPed仿真原型系统,并对复杂场景进行了行人运动仿真,仿真效果体现了真实行人运动,为实现复杂场景下的大规模行人运动仿真提供参考价值。