由于社会经济活动日趋频繁以及人们应对灾难事故知识的缺乏,导致社会及家庭遭受了巨大的人员和财产损失,因此为了有效应对灾难事故,虚拟现实技术越来越普遍的被应用于灾难预防中,作为虚拟现实技术的核心内容之一,本文主要研究灾难事故虚拟环境中智能体如何逼真的展现模拟逃生过程。模拟逃生效果主要取决于路径导航机制、智能体性能、行为建模方式和操控行为算法性能等因素。通过分析传统路径导航算法认识到基于导航图的经典Dijsktra算法由于缺乏启发信息导致搜索效率低下,而经典A*算法只能建立在目标位置明确的前提下,因此本文采用了针对不同粒度导航图采用不同路径搜索算法的分层路径导航机制来提高智能体路径导航性能,同时路径导航算法实现中引入基于结点索引号的优先级队列数据结构来降低时间消耗,经过试验仿真证实了这些改进和设计的有效性。在模拟逃生环境中的各逃生出口对于智能体的适宜程度取决于离智能体的距离和附近集聚的其他智能体数量等两个因素,由于上述因素概念的模糊性而无法直观判断出最适宜逃生口,因此本文采用模糊逻辑推理出某智能体最适宜的逃生出口,从而改善智能体的性能。同时本文采用行为树建模方法来为智能体的逃生过程进行行为建模,因此可以对智能体逃生过程中的复杂行为进行清晰的分解,从而降低了智能体模拟逃生过程实现的难度。