1.一种应用于微观交通仿真引擎的启发式车辆路径规划方法，应用于路网交通仿真，所述路网包括多条道路和多个交叉口，其特征在于：包括以下步骤；

S1，构造一路网道路权重模型，用于生成每条道路的道路拥堵指数和每个交叉口的交叉口拥堵指数，预设道路拥堵指数阈值ThR和交叉口拥堵指数阈值ThC；

构造道路拥堵指数数组和交叉口拥堵指数数组，道路拥堵指数数组由所有道路的道路拥堵指数构成，交叉口拥堵指数数组由路网中所有交叉口拥堵指数构成；

S2，在路网中生成车辆，根据起点和终点对车辆规划初始路径，并预设仿真步长；

S3，车辆按初始路径行驶，并每当时间达到一仿真步长时，进行一次动态路径规划，第t次仿真步长中动态路径规划包括步骤S31 S36；

~

S31，获取车辆当前位置、当前时刻的道路拥堵指数数组、交叉口拥堵指数数组和OD矩阵；

S32，判断当前OD矩阵，与第t‑1次动态路径规划中的OD矩阵相比，是否发生改变，若是，则重新规划路径，生成第t次仿真路径，并将当前位置的下一交叉口作为相关交叉口、当前位置到终点的所有道路作为相关道路；

S33，对比第t次仿真路径和t‑1次仿真路径中，相关交叉口的交叉口拥堵指数是否发生改变，若是，进入步骤S34，否则，将第t‑1次仿真路径作为第t次仿真路径；

S34，判断相关交叉口的交叉口拥堵指数是否超过交叉口拥堵指数阈值ThC，若超过，进入步骤S35，否则，将第t‑1次仿真路径作为第t次仿真路径；

S35，判断相关道路的道路拥堵指数是否发生改变，若至少一条相关道路发生改变，则进入步骤S36，否则，将第t‑1次仿真路径作为第t次仿真路径；

S36，判断相关道路的道路拥堵指数是否超过道路拥堵指数阈值ThR；

若至少一条相关道路超过，则重新规划路径，否则将第t‑1次仿真路径作为第t次仿真路径。

2.根据权利要求1所述的应用于微观交通仿真引擎的启发式车辆路径规划方法，其特征在于：S1中，对路网中每条道路、每个交叉口进行标号，其中第i条道路的道路拥堵指数、第j个交叉口的交叉口拥堵指数 根据下式得到；

，

式中， 为实际旅行时间、 为自由流时间； 为第条道路的长度； 为第条道路的实时路况速度、 为自由流速度；

，

所述第j个交叉口对应n条进口道路，第k条进口道路为 ，其实时路况速度为 ，1≤k≤n。

3.根据权利要求1所述的应用于微观交通仿真引擎的启发式车辆路径规划方法，其特征在于：S32和S36中，采用启发式车辆路径规划方法重新规划路径，所述启发式车辆路径规划方法包括以下步骤；

a1，选用A星算法，所述A星算法的启发式函数为h(n)；

a2，构造一混合启发函数 ；

，

式中， 、 为当前节点的x轴坐标和y轴坐标， 、 为当前节点的父节点的x轴坐标和y轴坐标， 、 为终点的x轴坐标和y轴坐标，T为起点到终点的距离， 为第t‑1次仿真路径中，当前位置的下一道路的道路拥堵指数， 为第t‑1次仿真路径中，当前位置的下一交叉口的交叉口拥堵指数；

a3，用混合启发函数 替换A星算法中的启发式函数为h(n)，得到启发式车辆路径规划方法。