城市轨道交通是解决大城市交通拥挤等问题的主要方式,建设交通便捷、运行安全、高效舒适的城市轨道交通系统是实现和谐城市交通的重要内容。在城市轨道交通客流高峰时段,大量乘客在车站内聚集拥堵,如果不对客流进行及时合理的控制和管理,就会严重影响地铁运营效率,并有可能带来安全隐患等问题。如何建立正确的行人运动模型模拟乘客运动以及提高紧急状态下的疏散效率,已成为城市轨道交通行人安全领域的研究热点。因此,本文以轨道交通客流交通特性为基础,对乘客在站内的运动特性以及紧急状态下的人群疏散等相关问题进行了研究,具体研究内容如下:首先,研究车站通道内乘客运动行为,建立基于启发式算法的马尔可夫行人运动模型。在模型中,行人根据视野范围内的动态环境选择移动方向,根据马尔可夫状态跳变原则选择速度大小,既实现了行人与周围环境的信息交互,又能很好地体现移动过程中的随机性。通过仿真实验并收集数据,确定模型参数,对其有效性进行合理验证,得到行人流密度、速度和流量基本曲线以及在仿真过程中出现的自组织现象。其次,在马尔可夫行人模型的基础上对正常视野条件下人群应急疏散进行仿真实验。将疏散状态下的行人分为理性的行人和具有从众心理的行人,建立考虑心理因素的人群疏散模型,并对模型进行验证。调整模型参数研究人群疏散特性,实验结果可以得出从众比例系数和期望速度与疏散时间的关系。接着研究瓶颈处人群聚集的“拱形”现象,以及疏散状态下行人视野长度和房间内建筑物对疏散的影响,实验结果表明增加视野长度以及在室内设置合理的障碍物可以有效地提高疏散速率。最后,考虑到不可视环境下人群疏散特性,基于马尔可夫行人模型,建立不可视环境下人群疏散模型。通过分析疏散空间不同区域内的行走规则,对不可视环境下的行人移动轨迹以及人群疏散策略进行描述。同时,对不同初始密度下人群的疏散行为和疏散时间进行分析,并研究出口指示标志、出口宽度和数量以及行人对出口的记忆信息对疏散的影响,为应急疏散管理提供决策依据。