车道边界线记载了实践路途中各条车道的形状信息和类别信息；车道曲度参照点：对曲度到达必定阈值的车道设定的曲度参照点；虚拟衔接车道：在浮躁路口处，用于衔接两条车道中轴线的虚拟车道线；路途标高收集点：记载存在海拔改变的收集点，表达路途的三维模型。在静态高精地图根底上，还有动态地图标注的概念。
动态高精地图模型是指供给车辆方位邻近前后必定间隔（或时刻）的高精度丰富信息，如气候、地理环境、路途交通、自车状况等，有用叠加在静态高精地图上。
地图是除了方位三维空间之外，还需求时刻轴、可变维度等等。地图在自动驾驶中的效果，就是一个时空场，由于它是一切数据交融和决议计划的根底渠道，所以我们能够参加更多的维度，比方驾驶员状况信息、车辆状况信息、路途状况信息、气候环境状况信息。这些状况信息能够作为其他变量，参加届时空场中。 这样发生出来的动态高精地图能够作为自动驾驶的根底或载体出现出来。
我们再了解一下，自动驾驶轿车有许多传感器，这些传感器需求交融，这意味着有必要要有一个一致的时刻和地址才能交融。不然，不一起刻、不同地址的传感器数据无法交融。
一致时刻、一致地址、一致环节就是地图的时空场表达，这是一个天然的交融渠道。所以地图作为自动驾驶的基本功用外，还有这部分未闪现的功用，这就是它最大的核心价值地点。
介绍地图的内在后，地图还有许多外延，许多表达方法。
从谷歌开端的激光点云+矢量数据；Mobileye的RoadBook；TomTom的RoadDNA，高德、百度、Here和光庭的矢量地图；谷歌、Momenta的栅格HDmap，大陆的电子地平线等等。
这些表达的就是时空场数据，仅仅体现形式、体现内容稍有不同，但功用是一样的。
在它的外延中，我们能够看到多场景化的高精度地图。
一般常见的就是把高精地图依照结构化、非结构化和半结构化区分，简单说就是高速公路、城区路途和杂乱路况，这是最基本的一个画面。但实践上路途的状况是千差万别的，有许多特殊的状况。
比方说环岛转盘，就是一种十分杂乱的路途状况。那么这种地图的表达，它的杂乱程度与结构化路途要杂乱得多。
还有其他使用场景，如停车场、BRT和试车场。
一些室内停车场的数据，它的数据内容和表达是不一样的；在BRT这个数据中，它可能更重视的不是路途本身，而是车站以及BRT巴士能不能够精确对接的出入口；试车场看起来与其他路途没什么差异，但车场内要做很多试验，车速十分快，它对路途精度要求十分高。所以，地图在外在的表达形式是多种多样的。高精度地图的机会与应战
跟着自动驾驶的开展，更多的轿车厂、风投越来越认识到高精地图的重要性。BBA出资了Here地图，福特、上汽出资了Civil Maps 、软银出资 Mapbox等一系列出资，无非就是轿车行业和IT巨子们十分垂青这些立异企业或许图商未来在未来的开展潜力。一起，BAT经过收买、控股或入股的方法将几大的数据商悉数分割，在国内要抢占高精度地图或导航电子地图资质的门槛。我们看到资本或许其他自动驾驶的玩家们，都越来越垂青地图的重要功用。这给地图带来十分好的开展机会。