本发明涉及智能车辆技术，尤其是一种辅助驾驶方法和装置、车辆。
背景技术
随着汽车智能化的发展，adas(高级辅助驾驶系统)近年来市场增长迅速。adas旨在增加汽车驾驶的舒适性和安全性，然而现有adas设计缺乏用户个性化考量，大部分参数无法调整，难以兼顾不同的驾驶风格；又或提供按键、触屏方式调节功能，但用户极少通过这些方式去设定，或者容易错误设定，导致了用户体验度极差，同时adas功能也大打折扣。
技术实现要素：
本发明实施例提供的一种辅助驾驶方法和装置、车辆。
根据本发明实施例的一个方面，提供的一种辅助驾驶方法，包括：
基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数；
基于所述初始驾驶参数调整所述车辆的驾驶参数；
输出参数调整提示信息，并基于所述车辆驾驶员针对所述提示信息反馈的参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数；
基于所述调整后的驾驶参数调整所述车辆的驾驶参数。
可选地，所述驾驶参数包括以下至少一项：跟车时距、报警时长、猝发报警的距离、速度值；所述驾驶参数包括所述初始驾驶参数、所述车辆的驾驶参数和所述调整后的驾驶参数。
可选地，所述身份信息包括人脸图像；
所述基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数之前，还包括：
采集所述车辆驾驶员的图像；
对所述图像进行人脸识别，获得所述车辆驾驶员对应的人脸图像。
可选地，所述基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数，包括：
基于所述车辆驾驶员的身份信息与参数库中预存的身份信息进行匹配；所述参数库中包括至少一个身份信息，每个所述身份信息对应一组驾驶参数；
响应于存在与所述身份信息匹配的所述预存的身份信息，基于所述身份信息获得对应的驾驶参数作为所述初始驾驶参数；
响应于不存在与所述身份信息匹配的所述预存的身份信息，将车辆初始设置参数作为所述初始驾驶参数。
可选地，所述基于所述车辆驾驶员的身份信息与参数库中预存的身份信息进行匹配，包括：
分别对所述驾驶员的人脸图像和所述参数库中预存的至少一个人脸图像进行特征提取，获得驾驶员人脸特征和至少一个预存人脸特征；
基于所述驾驶员人脸特征和所述至少一个预存人脸特征之间的距离，确定所述驾驶员的人脸图像在所述参数库中是否存在匹配的人脸图像。
可选地，还包括：保存所述调整后的驾驶参数到参数库中所述车辆驾驶员对应的参数条目中，所述参数库中包括至少一个所述参数条目，每个所述参数条目对应一个所述身份信息，每个所述参数条目中保存对应所述身份信息的驾驶参数。
可选地，所述保存所述调整后的驾驶参数到参数库中所述车辆驾驶员对应的参数条目中，包括：
基于所述调整后的驾驶参数替换所述参数库中对应的参数条目中的驾驶参数；或者，
将所述调整后的驾驶参数增加到所述参数库中对应的参数条目中。
可选地，所述输出参数调整提示信息，并基于所述车辆驾驶员针对所述提示信息反馈的参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数，包括：
输出参数调整提示信息，获取所述车辆驾驶员针对所述提示信息反馈的语音反馈信息；
分析所述语音反馈信息获得参数调整信息；
基于所述参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
可选地，还包括：
采集所述车辆驾驶员的语音信息，分析所述语音信息获得参数调整信息；
基于所述参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
可选地，所述基于所述调整后的驾驶参数调整所述车辆的驾驶参数之前，还包括：
分析所述调整后的驾驶参数是否超出安全阈值，所述安全阈值包括所述驾驶参数在安全范围内的最小值和最大值；
响应于所述调整后的驾驶参数超出所述安全阈值，基于所述安全阈值中的最大值或最小值替换所述调整后的驾驶参数；
响应于所述调整后的驾驶参数未超出所述安全阈值，不替换所述调整后的驾驶参数。
可选地，所述响应于所述调整后的驾驶参数超出所述安全阈值，基于所述安全阈值中的最大值或最小值替换所述调整后的驾驶参数，包括：
响应于所述调整后的驾驶参数大于所述安全阈值中的最大值，基于所述安全阈值中的最大值替换所述调整后的驾驶参数；
响应于所述调整后的驾驶参数小于所述安全阈值中的最小值，基于所述安全阈值中的最小值替换所述调整后的驾驶参数。
根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种辅助驾驶装置，包括：
参数初始化单元，用于基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数；
第一调整单元，用于基于所述初始驾驶参数调整所述车辆的驾驶参数；
反馈接收单元，用于输出参数调整提示信息，基于所述车辆驾驶员针对所述提示信息反馈的参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数；
第二调整单元，用于基于所述调整后的驾驶参数调整所述车辆的驾驶参数。
可选地，所述驾驶参数包括以下至少一项：跟车时距、报警时长、猝发报警的距离、速度值；所述驾驶参数包括所述初始驾驶参数、所述车辆的驾驶参数和所述调整后的驾驶参数。
可选地，所述身份信息包括人脸图像；
所述装置还包括：
图像采集单元，用于采集所述车辆驾驶员的图像；
人脸识别单元，用于对所述图像进行人脸识别，获得所述车辆驾驶员对应的人脸图像。
可选地，所述参数初始化单元，具体用于基于所述车辆驾驶员的身份信息与参数库中预存的身份信息进行匹配；所述参数库中包括至少一个身份信息，每个所述身份信息对应一组驾驶参数；
响应于存在与所述身份信息匹配的所述预存的身份信息，基于所述身份信息获得对应的驾驶参数作为所述初始驾驶参数；
响应于不存在与所述身份信息匹配的所述预存的身份信息，将车辆初始设置参数作为所述初始驾驶参数。
可选地，所述参数初始化单元，还用于分别对所述驾驶员的人脸图像和所述参数库中预存的至少一个人脸图像进行特征提取，获得驾驶员人脸特征和至少一个预存人脸特征；基于所述驾驶员人脸特征和所述至少一个预存人脸特征之间的距离，确定所述驾驶员的人脸图像在所述参数库中是否存在匹配的人脸图像。
可选地，还包括：
参数存储单元，用于保存所述调整后的驾驶参数到参数库中所述车辆驾驶员对应的参数条目中，所述参数库中包括至少一个所述参数条目，每个所述参数条目对应一个所述身份信息，每个所述参数条目中保存对应所述身份信息的驾驶参数。
可选地，所述参数存储单元，具体用于基于所述调整后的驾驶参数替换所述参数库中对应的参数条目中的驾驶参数；或者，
将所述调整后的驾驶参数增加到所述参数库中对应的参数条目中。
可选地，所述反馈接收单元，具体用于输出参数调整提示信息，获取所述车辆驾驶员针对所述提示信息反馈的语音反馈信息，分析所述语音反馈信息获得参数调整信息；基于所述参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
可选地，还包括：
主动采集参数单元，用于采集所述车辆驾驶员的语音信息，分析所述语音信息获得参数调整信息；基于所述参数调整信息对所述初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
可选地，还包括：
安全性判断单元，用于分析所述调整后的驾驶参数是否超出安全阈值，所述安全阈值包括所述驾驶参数在安全范围内的最小值和最大值；
响应于所述调整后的驾驶参数超出所述安全阈值，基于所述安全阈值中的最大值或最小值替换所述调整后的驾驶参数；
响应于所述调整后的驾驶参数未超出所述安全阈值，不替换所述调整后的驾驶参数。
可选地，所述安全性判断单元，还用于响应于所述调整后的驾驶参数大于所述安全阈值中的最大值，基于所述安全阈值中的最大值替换所述调整后的驾驶参数；
响应于所述调整后的驾驶参数小于所述安全阈值中的最小值，基于所述安全阈值中的最小值替换所述调整后的驾驶参数。
根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种车辆，包括如上任意一项所述的辅助驾驶装置。
基于本发明上述实施例提供的一种辅助驾驶方法和装置、车辆，基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数；基于初始驾驶参数调整车辆的驾驶参数；输出参数调整提示信息，并基于车辆驾驶员针对所述提示信息反馈的参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数；基于调整后的驾驶参数调整车辆的驾驶参数，为驾驶员提供了个性化的参数设置，满足了用户的个性化需求。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同描述一起用于解释本发明的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：
图1为本发明辅助驾驶方法一个实施例的流程图。
图2为本发明辅助驾驶方法一个具体示例的流程示意图。
图3为本发明驾驶辅助方法的一个应用示例结构图。
图4为本发明辅助驾驶装置一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
图1为本发明辅助驾驶方法一个实施例的流程图。如图1所示，该实施例方法包括：
步骤110，基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数。
可选地，驾驶参数包括以下至少一项：跟车时距、报警时长、猝发报警的距离、速度值；驾驶参数包括初始驾驶参数、车辆的驾驶参数和调整后的驾驶参数；通过驾驶参数的设置可以控制包括但不限于以下至少一项功能：自适应巡航、碰撞预警、辅助变道、盲点监视报警、开门辅助报警、交叉路口危险横穿车辆报警等。
步骤120，基于初始驾驶参数调整车辆的驾驶参数。
设置了初始驾驶参数后，基于该初始驾驶参数调整车辆的驾驶参数，使车辆基于该初始驾驶参数驾驶。
步骤130，输出参数调整提示信息，并基于车辆驾驶员针对提示信息反馈的参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
可选地，采用智能语音交互的方式，通过分析、提取驾驶员对adas功能的语音反馈消息，精准获取驾驶员的评价反馈，使adas通过不断地学习和调整，来优化系统的舒适性。
步骤140，基于调整后的驾驶参数调整车辆的驾驶参数。
基于本发明上述实施例提供的一种辅助驾驶方法，基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数；基于初始驾驶参数调整车辆的驾驶参数；输出参数调整提示信息，并基于车辆驾驶员针对提示信息反馈的参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数；基于调整后的驾驶参数调整车辆的驾驶参数，为驾驶员提供了个性化的参数设置，满足了用户的个性化需求。
本实施例提供一种具备良好交互体验、精确感知用户需求并适用于任意用户的辅助驾驶方法，使得辅助驾驶方法具备学习能力，满足不同用户的个性化需求，进一步提升驾驶的舒适性。
在一个或多个可选的实施例中，身份信息可以是人脸图像；
基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数之前，还包括：
采集车辆驾驶员的图像；对图像进行人脸识别，获得车辆驾驶员对应的人脸图像。
可选地，通过设置在车内的摄像装置采集车辆驾驶员的图像，可以通过神经网络对图像进行人脸识别，以获得人脸图像，通过人脸图像进行识别确定该人脸图像是否新的人脸图像。
可选地，步骤110可以包括：
基于车辆驾驶员的身份信息与参数库中预存的身份信息进行匹配。
其中，参数库中包括至少一个身份信息，每个身份信息对应一组驾驶参数；
响应于存在与身份信息匹配的预存的身份信息，基于身份信息获得对应的驾驶参数作为初始驾驶参数；
响应于不存在与身份信息匹配的预存的身份信息，将车辆初始设置参数作为初始驾驶参数。
adas出厂时，对驾驶参数进行设置，包括驾驶参数的安全波动区间和初始默认值，当不存在与身份信息匹配的预存的身份信息时，说明该驾驶员之前未驾驶过该车辆，此时，通过初始默认值作为该车辆的驾驶参数；当存在与身份信息匹配的预存的身份信息时，识别成功后进行参数库匹配，找到参数库中保存的此驾驶员的驾驶参数。
可选地，基于车辆驾驶员的身份信息与参数库中预存的身份信息进行匹配，包括：
分别对驾驶员的人脸图像和参数库中预存的至少一个人脸图像进行特征提取，获得驾驶员人脸特征和至少一个预存人脸特征；
基于驾驶员人脸特征和至少一个预存人脸特征之间的距离，确定驾驶员的人脸图像在参数库中是否存在匹配的人脸图像。
对两个人脸图像进行匹配，可选地，通过卷积神经网络对两个人脸图像进行特征提取，获得对应的人脸特征，基于两个人脸特征之间的距离(如：欧式距离、余弦距离等)确定两个人脸图像之间的相似度，两个人脸特征之间的距离越小，说明两个人脸图像之间越相似，当相似度达到预设值，即可确定两个人脸图像对应的是同一个人。
在一个或多个可选的实施例中，还包括：保存调整后的驾驶参数到参数库中车辆驾驶员对应的参数条目中，参数库中包括至少一个参数条目，每个参数条目对应一个身份信息，每个参数条目中保存对应身份信息的驾驶参数。
获得调整后的驾驶参数后，将该调整后的驾驶参数保存到该驾驶员对应的参数条目中，以备在下次识别到该驾驶员时，可直接调用该调整后的驾驶参数，而不需要该驾驶员重复调整，实现了为用户提供个性化的服务，提高了用户体验。
可选地，保存所述调整后的驾驶参数到参数库中车辆驾驶员对应的参数条目中，包括：
基于调整后的驾驶参数替换参数库中对应的参数条目中的驾驶参数；或者，
将调整后的驾驶参数增加到参数库中对应的参数条目中。
对于一个驾驶员可能多次调整驾驶参数，可以选择存储之后将之前保存的驾驶参数进行删除，实现基于新的驾驶参数替换旧的驾驶参数，以驾驶员感觉最舒适的驾驶参数作为存储，下次识别到该驾驶员时，直接采用该驾驶参数；还可以将驾驶员每次调整的驾驶参数都保存到对应的参数条目中，当识别到该驾驶员时，可选择任一个保存的驾驶参数控制车辆。
在一个或多个可选的实施例中，步骤130可以包括：
输出参数调整提示信息，获取车辆驾驶员针对提示信息反馈的语音反馈信息；
分析语音反馈信息获得参数调整信息；
基于参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
在车辆初步使用过程中，可通过语音方式主动询问驾驶员对辅助驾驶系统的评价，以访问的方式获取驾驶员的反馈，并提醒驾驶员可在任意时间采取智能语音交互的方式进行驾驶参数的调节，对接收到的语音可以可识别明确的、数值化的指令，如“将某值调到n”、“将某功能调到灵敏”等；还具有adas相关专业术语解析能力，可识别口语化、模糊化的指令，如：“跟车距离过短”、“刚才不需要报警”等，此类指令精确表示了用户对舒适度的反馈。
在一个或多个可选的实施例中，还包括：
采集车辆驾驶员的语音信息，分析语音信息获得参数调整信息；
基于参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
在车辆的任意行驶过程中，都可以捕获驾驶员对辅助驾驶方法的评价反馈，例如包括：跟车距离是否舒适、报警是否太过频繁、是否为有效的报警等，adas在收到智能语音系统输入的用户反馈数据后，实时分析并生成新的驾驶参数，并将驾驶参数保存或更新到本车adas系统参数库对应的本驾驶员对应的参数条目中；对接收到的语音可以可识别明确的、数值化的指令，如“将某值调到n”、“将某功能调到灵敏”等；还具有adas相关专业术语解析能力，可识别口语化、模糊化的指令，如：“跟车距离过短”、“刚才不需要报警”等，此类指令精确表示了用户对舒适度的反馈。
在一个或多个可选的实施例中，基于调整后的驾驶参数调整车辆的驾驶参数之前，还包括：
分析调整后的驾驶参数是否超出安全阈值，安全阈值包括驾驶参数在安全范围内的最小值和最大值；
响应于调整后的驾驶参数超出安全阈值，基于安全阈值中的最大值或最小值替换调整后的驾驶参数；
可选地，响应于调整后的驾驶参数大于安全阈值中的最大值，基于安全阈值中的最大值替换调整后的驾驶参数；
响应于调整后的驾驶参数小于安全阈值中的最小值，基于安全阈值中的最小值替换调整后的驾驶参数。
响应于调整后的驾驶参数未超出安全阈值，不替换调整后的驾驶参数。
adas出厂时，对驾驶参数进行设置，包括驾驶参数的安全波动区间和初始默认值，该安全波动区间是安全阈值的最大值和最小值之间的参数范围，为了实现安全驾驶，根据用户的反馈来调节对应的驾驶参数时，需要对该调整后的驾驶参数进行安全性判断，当调整后的驾驶参数超出安全波动区间时，采用与调整后的驾驶参数最接近的安全阈值作为驾驶参数，实现即接近用户设置，又在安全范围内。
图2为本发明辅助驾驶方法一个具体示例的流程示意图。如图2所示，总体可包括：
(1)启动用户识别系统，检测、识别当前驾驶员，识别成功后进行库匹配，找到库中保存的此驾驶员adas参数，若识别或者匹配失败，则使用车辆出厂参数；
(2)在驾驶途中，智能语音系统持续检测用户语音消息，识别用户对adas的有效反馈信息，将信息提取、分析后按约定格式发送至adas；
(3)adas根据用户的反馈来调节对应的参数项，若满足安全波动范围则直接采用，若超出则采用出厂设置的安全阈值；并将新的参数值更新到此用户的参数库中；
(4)adas读取用户参数库，结合车辆各传感器的观测数据，进行adas控制与报警解算，得到adas控制信号和报警信号，并输出至总线；
(5)循环执行(2)(3)(4)直至系统下电。
具体流程包括：用户上车，基于人脸检测或其他方式对用户身份信息进行检测，识别用户身份的同时，可以检测用户是否发出语音消息，从用户上车开始，即进行用户语音采集和识别；
对用户身份进行识别，识别成功从参数库中匹配相应的驾驶参数，失败，采用adas出厂设置的驾驶参数，参数库匹配失败也采用adas出厂设置的驾驶参数，匹配成功从用户参数库获取相应的驾驶参数，而匹配失败时，将出厂设置的初始驾驶参数保存到该用户对应的参数库中。
检测到用户发出的语音之后，首先判断语音指令是否是有效的(如：用户与他人通话，语音内容不涉及到车辆参数时，该语音是无效的)，无效时继续检测采集用户语音，有效时对该语音指令进行分析，得到用户希望修改哪项参数和需要调节的幅度；获得修改幅度后需要判断该修改是否在安全范围内，如果在安全范围内，以用户的修改获得调整后的驾驶参数，如果不在安全范围内，以出厂设置的安全阈值作为调整后的驾驶参数或重新对语音进行分析或对用户进行提示以使用户修改指令。
获得驾驶参数后，控制器联合其他信息进行数据处理，得到adas控制信号和报警信号并发送到车辆端。
本发明提供的驾驶辅助方法可应用于adas中，图3为本发明驾驶辅助方法的一个应用示例结构图。如图3所示，应用系统应包含用户识别系统、智能语音系统、adas。模块间功能交互如下：
用户识别系统精确识别当前用户特征，通过面部特征匹配等方式找到当前用户对应的adas参数，并使用此参数驱动本车adas。
智能语音系统具备智能语音交互、自动识别功能，可接收并识别用户对adas的评价信息，并输送给adas；也可主动询问、对用户的评价做出应答。
adas应包含参数库、控制器和数据处理单元，通过语音交互方式获取用户信息、评价信息，adas系统进行参数的提取、生成和保存，实时计算、发出对应的车辆控制信号。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图4为本发明辅助驾驶装置一个实施例的结构示意图。该实施例的装置可用于实现本发明上述各方法实施例。如图4所示，该实施例的装置包括：
参数初始化单元41，用于基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数.
可选地，驾驶参数包括以下至少一项：跟车时距、报警时长、猝发报警的距离、速度值；驾驶参数包括初始驾驶参数、车辆的驾驶参数和调整后的驾驶参数；通过驾驶参数的设置可以控制包括但不限于以下至少一项功能：自适应巡航、碰撞预警、辅助变道、盲点监视报警、开门辅助报警、交叉路口危险横穿车辆报警等。
第一调整单元42，用于基于初始驾驶参数调整车辆的驾驶参数。
反馈接收单元43，用于输出参数调整提示信息，并基于车辆驾驶员针对提示信息反馈的参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数；
可选地，采用智能语音交互的方式，通过分析、提取驾驶员对adas功能的语音反馈消息，精准获取驾驶员的评价反馈，使adas通过不断地学习和调整，来优化系统的舒适性。
第二调整单元44，用于基于调整后的驾驶参数调整车辆的驾驶参数。
基于本发明上述实施例提供的一种辅助驾驶装置，基于车辆驾驶员的身份信息确定初始驾驶参数；基于初始驾驶参数调整车辆的驾驶参数；输出参数调整提示信息，并基于车辆驾驶员针对提示信息反馈的参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数；基于调整后的驾驶参数调整车辆的驾驶参数，为驾驶员提供了个性化的参数设置，满足了用户的个性化需求。
在一个或多个可选的实施例中，身份信息包括人脸图像；
上述装置还包括：
图像采集单元，用于采集车辆驾驶员的图像；
人脸识别单元，用于对图像进行人脸识别，获得车辆驾驶员对应的人脸图像。
图像采集单元可以是摄像头，可选地，通过设置在车内的摄像装置采集车辆驾驶员的图像，可以通过神经网络对图像进行人脸识别，以获得人脸图像，通过人脸图像进行识别确定该人脸图像是否新的人脸图像。
可选地，参数初始化单元41，具体用于基于车辆驾驶员的身份信息与参数库中预存的身份信息进行匹配；参数库中包括至少一个身份信息，每个身份信息对应一组驾驶参数；
响应于存在与身份信息匹配的预存的身份信息，基于身份信息获得对应的驾驶参数作为初始驾驶参数；
响应于不存在与身份信息匹配的预存的身份信息，将车辆初始设置参数作为初始驾驶参数。
可选地，参数初始化单元41，还用于分别对驾驶员的人脸图像和参数库中预存的至少一个人脸图像进行特征提取，获得驾驶员人脸特征和至少一个预存人脸特征；基于驾驶员人脸特征和至少一个预存人脸特征之间的距离，确定驾驶员的人脸图像在参数库中是否存在匹配的人脸图像。
在一个或多个可选的实施例中，还包括：
参数存储单元，用于保存调整后的驾驶参数到参数库中车辆驾驶员对应的参数条目中，参数库中包括至少一个参数条目，每个参数条目对应一个身份信息，每个参数条目中保存对应身份信息的驾驶参数。
获得调整后的驾驶参数后，将该调整后的驾驶参数保存到该驾驶员对应的参数条目中，以备在下次识别到该驾驶员时，可直接调用该调整后的驾驶参数，而不需要该驾驶员重复调整，实现了为用户提供个性化的服务，提高了用户体验。
可选地，参数存储单元，具体用于基于调整后的驾驶参数替换参数库中对应的参数条目中的驾驶参数；或者，
将调整后的驾驶参数增加到参数库中对应的参数条目中。
在一个或多个可选的实施例中，反馈接收单元43，具体用于输出参数调整提示信息，并获取车辆驾驶员针对提示信息反馈的语音反馈信息，分析语音反馈信息获得参数调整信息；基于参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
在车辆初步使用过程中，可通过语音方式主动询问驾驶员对辅助驾驶系统的评价，以访问的方式获取驾驶员的反馈，并提醒驾驶员可在任意时间采取智能语音交互的方式进行驾驶参数的调节，对接收到的语音可以可识别明确的、数值化的指令，如“将某值调到n”、“将某功能调到灵敏”等；还具有adas相关专业术语解析能力，可识别口语化、模糊化的指令，如：“跟车距离过短”、“刚才不需要报警”等，此类指令精确表示了用户对舒适度的反馈。
在一个或多个可选的实施例中，还包括：
主动采集参数单元，用于采集车辆驾驶员的语音信息，分析语音信息获得参数调整信息；基于参数调整信息对初始驾驶参数进行调整，得到调整后的驾驶参数。
在车辆的任意行驶过程中，都可以捕获驾驶员对辅助驾驶方法的评价反馈，例如包括：跟车距离是否舒适、报警是否太过频繁、是否为有效的报警等，adas在收到智能语音系统输入的用户反馈数据后，实时分析并生成新的驾驶参数，并将驾驶参数保存或更新到本车adas系统参数库对应的本驾驶员对应的参数条目中；对接收到的语音可以可识别明确的、数值化的指令，如“将某值调到n”、“将某功能调到灵敏”等；还具有adas相关专业术语解析能力，可识别口语化、模糊化的指令，如：“跟车距离过短”、“刚才不需要报警”等，此类指令精确表示了用户对舒适度的反馈。
在一个或多个可选的实施例中，还包括：
安全性判断单元，用于分析调整后的驾驶参数是否超出安全阈值，安全阈值包括驾驶参数在安全范围内的最小值和最大值；
响应于调整后的驾驶参数超出安全阈值，基于安全阈值中的最大值或最小值替换调整后的驾驶参数；
响应于调整后的驾驶参数未超出安全阈值，不替换调整后的驾驶参数。
adas出厂时，对驾驶参数进行设置，包括驾驶参数的安全波动区间和初始默认值，该安全波动区间是安全阈值的最大值和最小值之间的参数范围，为了实现安全驾驶，根据用户的反馈来调节对应的驾驶参数时，需要对该调整后的驾驶参数进行安全性判断，当调整后的驾驶参数超出安全波动区间时，采用与调整后的驾驶参数最接近的安全阈值作为驾驶参数，实现即接近用户设置，又在安全范围内。
可选地，安全性判断单元，还用于响应于调整后的驾驶参数大于安全阈值中的最大值，基于安全阈值中的最大值替换调整后的驾驶参数；
响应于调整后的驾驶参数小于安全阈值中的最小值，基于安全阈值中的最小值替换调整后的驾驶参数。
本发明的另一方面，还提供了一种车辆，包括如上述任意一项实施例所述的辅助驾驶装置。
可能以许多方式来实现本发明的方法和装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。