虚拟现实技术是一种多技术融合的前沿交叉技术,依赖于图形学、立体显示技术、传感技术、人工智能与模式识别技术等技术的发展,虚拟现实技术取得了十足的进步,并在军事、工程、医学、教育、娱乐等许多应用领域展露头角。作为虚拟现实技术的一个重要分支,自主虚拟人技术是目前研究的一个热点,自主虚拟人技术旨在模仿真实世界中智能生命体的几何特征,运动特征,认知模式和行为决策等能力。其中,视觉感知在人类感知渠道中占有至关重要的地位,研究表明人类80%的环境信息是通过视觉获取的,因此研究虚拟人视觉感知与记忆模型有着重大而关键的意义。基于以上背景,本文研究了虚拟人视觉感知与记忆模型的并行化实现方法,并成功将该模型应用于虚拟人路径规划中,主要研究工作如下:(1)研究了虚拟人视觉感知方法,包括基于光线投射法的视觉感知与基于图像深度缓存信息的视觉感知,前者是一种几何方法,具有数学上的直观性,较为容易理解,后者是一种基于计算机图形学的方法,方法较为复杂,但能够更加逼真地模拟人类的视觉感知能力,给出了根据前人文献并结合本文工程实际的基于深度缓存的视觉感知原理;其次研究了虚拟人感知信息的记忆模型,记忆模型包括记忆处理、短期记忆与长期记忆、记忆存储与遗忘等功能模块,能够基本满足对人类记忆功能的仿真,最后给出了适用于本文模型和算法的关键点定义。(2)研究了虚拟人视觉感知与记忆模型的串行实现方法,对程序的数据结构和算法流程做了详细的介绍,在此基础上提出了基于CUDA并行计算框架的视觉感知与记忆模型的并行化实现方法,该方法能够充分发挥当前主流异构计算机系统的硬件性能,提高虚拟人感知与记忆模型的计算速度,对于大型复杂虚拟场景有着广阔的应用前景。(3)研究了虚拟人基于视觉感知信息的局部路径规划和虚拟场景的全局路径规划A*算法,在此基础上,提出了一种双层全局路径规划方法,该双层算法避免了栅格细粒度划分导致的运算效率降低问题,而且有效模仿了人类感知与记忆环境的认知能力。本工程实验基于NVIDIA主流级独立显卡GTX 750Ti的硬件系统,在Windows7系统中通过3D动画软件Blender Python接口进行开发;实验结果表明基于CUDA的视觉感知与记忆模型在虚拟人路径规划中有较好的应用,能够模拟人类感知-规划-行为模式,并为提高虚拟人传统路径规划方法的执行效率提供了技术支撑。