高精度舆图是主动驾驶中弗成匮乏的一环。不只是它自己能够看是一个超视距的传感器，并且配合高精度舆图的高精度定位技巧正在高级别主动驾驶中尤为紧急。

高精度舆图是个极其烧钱的活动，暂且不提后续的舆图实质制制与分发等，单单是设置具备体目足够的测试车队就能让许众希图进入这个行业的公司望而生畏。正在举行本钱认识后，高精度舆图制制的大片面本钱来自驱动物流，数据处分，轮回闭包，特色提取，语义数据和云收拾用度。

古代图商大凡是诈欺光栅图像或点云数据举动他们的基本舆图层，数据量相当伟大。正在繁复的数据管道中，可以会遭遇四种差别类型的打算瓶颈。这些打算瓶颈可以是因为内存，CPU，汇集或存储酿成的。而Civil Maps平台基本舆图比古代舆图小了一万倍。

Civil Maps 为主动驾驶汽车开垦了首个基于边际的高清制图和当地化平台。它依附先辈传感器交融，六自正在度（6DoF）指纹定位和Edge Mapping™的新技巧，承诺汽车OEM、制图供应商和转移公司加快其主动驾驶计算。

舆图绘制实质上涉及三个差别的层：起初是基本舆图，然后是一个向量层，它用来描绘形势；其次是一个语义层。向量层和语义层必要尽可以频仍地举行更新，最终目的是迫近及时更新，要做到这一点，大无数的选取是众包：当主动驾驶汽车沿着道道行驶，将实质感知到的数据与基础舆图举行较量，然后将分别化的数据上传回到云端，只须有足够众的车辆正在这么做，就能够具有足够的掩盖率。

基本舆图无法众包，必需派一辆丈量车去搜求基本舆图数据，然后上传到云端，再通过主动收拾或者人工的格式来举行标注和修削，然后宣布。

所以，创筑基本舆图的数据量相当伟大，由于它们都是由原始的3D激光雷达点云或光栅图像修筑正在云端的。而Civil Mpas天生基本舆图的格式略有差别，运用AI算法来删掉除所需传感器除外的所罕睹据，进而创筑“指纹基本舆图”，云云上传到云端的数据要小许众。这套技巧承诺正在三个舆图层中均运用众包的格式举行数据更新。这是Civil Maps本钱低的因为之一。

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