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虚拟现实领域的科研人员致力于研究、开发并集成计算机软硬件技术以搭建逼真的虚拟环境，其中可能涉及心理学、物理学、人机交互、计算机图形学、人工智能、网络技术等多个学科技术的综合应用。在虚拟环境中，有一类非常重要的角色——虚拟人。虚拟人是现实生活中的人在虚拟环境中的模拟，模拟的内容可能包括人的外观形态、运动、行为，甚至是思维活动。为了使虚拟人尽可能逼真，人们分别构建了复杂的虚拟人几何模型，采集了大量的人体运动数据。随着逼真度不断地提高，虚拟人应用所需的数据量也不断增大，构建、采集并且整合这些数据的工作在开发中所占比例也逐渐增加。另外，在分布式虚拟环境中仿真虚拟人实体，也会较其他实体（如坦克实体、直升机实体）在表示、控制等方面有所不同。因而，虚拟人技术是分布式虚拟现实研究中的一个重要课题。 虚拟人技术的研究大致包括几何建模、运动仿真、行为建模和情感建模等几个方面，本文主要针对虚拟人几何建模、运动仿真以及分布式虚拟环境中的虚拟人实体仿真等问题展开探讨，从有效降低上述工作中人机交互频度、复杂度的角度出发，研究了参数化虚拟人几何建模方法、骨架生成与匹配、分层运动数据表示以及虚拟人实体的表示方法与控制方法，取得了以下一些成果。 1. 给出了参数化虚拟人几何建模方法。将虚拟人几何建模过程分解为若干阶段，在不同的阶段采用不同的模型对虚拟人的几何形态进行描述，这些表示模型从粗到细，最终生成由多边形面片表示的虚拟人几何模型。借助参数化虚拟人几何建模方法，用户只需要输入若干建模参数，即可通过特征矩阵生成虚拟人的轮廓表示、隐式曲面表示，以及多边形表示，能够有效简化虚拟人的几何建模工作。 2. 提出了虚拟人骨架关节的四元组语义。通过对虚拟人骨架关节传统命名方式的分析，针对其取值不唯一的问题，提出了以四元组定义的关节语义。对某关节，其四元组语义各分量的值可根据定义计算出来，本文同时还证明，对不同的关节，所计算出的值也是不同的，以及四元组语义不随人体姿态的改变而改变。根据关节的四元组语义，我们可以判断骨架结构中的关节是否相等。 3. 提出了基于关节四元组语义的懒匹配算法。使用运动数据驱动虚拟人几何模型，往往需要预先定义运动数据和几何模型所共用得的骨架结构，为了使已构建的虚拟人几何模型也能由运动数据驱动，本文提出懒匹配算法，将骨架的匹配工作推迟到导入运动数据后进行，懒匹配算法首先计算几何模型的骨架信息——备选关节点，在导入运动数据后，为运动数据所定义的骨架模型中各关节选取相应具有相同语义（四元组语义）的备选关节点进行匹配。 4. 给出了运动数据的分层表示方法以及基于足迹的运动数据分析算法。本文对运动数据的足迹序列进行分析，将原始运动数据分割成具有直观参数的运动数据片断，进而将运动数据组织成一种分层的表示，并通过扩展一些基本的操作以保证用户在使用这些操作对运动数据进行编辑时能保持其线性结构。 5. 改进了运动数据帧误差计算方法，给出了相应的插值步长的估计方法。针对虚拟人位置向量的非线性特点，将用于运动数据帧之间误差度量的状态向量范数改换为位置向量的范数，由于运动数据平滑过渡时一般使用状态向量进行插值，本文也研究了在使用状态向量进行插值时如何对满足误差要求的最大步长进行估计。 6. 给出了虚拟人实体的表示模型。对虚拟人实体进行分析，给出了分布式虚拟环境中虚拟人实体的表示模型，并对虚拟人实体的控制方法进行了分类讨论。在本文的最后，结合前面所讨论的技术以及虚拟实体建模平台（EMS），研究了了虚拟人实体建模平台的体系结构，给出了虚拟人实体建模平台的结构图和数据流图。