高精度電子地圖的主要服務對象是無人駕駛車，或者說是機器駕駛員。和人類駕駛員不同，機器駕駛員缺乏與生俱來的視覺識別、邏輯分析能力。

高精度電子地圖包含大量行車輔助信息，其中，最重要的是對路網精確的三維表征（厘米級精度）。比如，路面的幾何結構，道路標示線的位置，周邊道路環境的點云模型等。有了這些高精度的三維表征，車載機器人就可以通過比對車載GPS、IMU、LiDAR或攝像頭數據來精確確認自己的當前位置。

高精地圖還包含豐富的語義信息，比如交通信號燈的位置及類型，道路標示線的類型，識別哪些路面可以行駛等。這些能極大提高車載機器人鑒別周圍環境的能力。高精度地圖還能幫助無人車識別車輛、行人及未知障礙物。這是因為高精地圖一般會過濾掉車輛、行人等活動障礙物。如果無人車在行駛過程中發現當前高精地圖中沒有的物體，便有很大幾率是車輛、行人或障礙物。因此，高精地圖可以提高無人車發現并鑒別障礙物的速度和精度。

相比服務于GPS導航系統的傳統地圖而言，高精地圖最顯著的特點是其表征路面特征的精準性。傳統地圖只需要做到米級精度即可實現GPS導航，但高精地圖需要達到厘米級精度才能保證無人車行駛安全。

高精地圖還需要比傳統地圖有更高的實時性。由于路網每天都有變化，如整修、道路標識線磨損及重漆、交通標示改變等。這些變化需要及時反映在高精地圖上以確保無人車行駛安全。實時高精地圖有很高的難度，但隨著越來越多載有多種傳感器的無人車行駛在路網中，一旦有一輛或幾輛無人車發現了路網的變化，通過與云端通信，就可以把路網更新信息告訴其他無人車，使其他無人車更加聰明和安全。

高精地圖需要達到厘米級精度，僅靠衛星與GPS是不夠的。因此，其生產涉及多種傳感器, 由于產生的數據量龐大，通常會使用數據采集車收集，然后通過線下處理把各種數據融合產生高精地圖。

高精地圖的制作是個多傳感器融合的過程， 包括了以下幾種：

1、陀螺儀（IMU）： 一般使用6軸運動處理組件，包含了3軸加速度和3軸陀螺儀。加速度傳感器是力傳感器，用來檢查上下左右前后哪幾個面都受了多少力（包括重力），然后計算每個上的加速度。陀螺儀就是角速度檢測儀，檢測每個上的加速度。假設無人車以Z軸為軸心，在一秒鐘轉到了90度，那么它在Z軸上的角速度就是90度/秒。從加速度推算出運動距離需要經過兩次積分，所以，但凡加速度測量上有任何不正確，在兩次積分后，位置錯誤會積累然后導致位置預測錯誤。所以單靠陀螺儀并不能精準地預測無人車位置。
    2、輪測距器（Wheel Odometer）： 我們可以通過輪測距器推算出無人車的位置。汽車的前輪通常安裝了輪測距器，分別會記錄左輪與右輪的總轉數。通過分析每個時間段里左右輪的轉數，我們可以推算出車輛向前走了多遠，向左右轉了多少度等。可是由于在不同地面材質（比如冰面與水泥地）上轉數對距離轉換的偏差，隨著時間推進，測量偏差會越來越大。所以單靠輪測距器并不能精準預測無人車位置。
    3、GPS：任務是確定四顆或更多衛星的位置，并計算出它與每顆衛星之間的距離，然后用這些信息使用三維空間的三邊測量法推算出自己的位置。要使用距離信息進行定位，接收機還必須知道衛星的確切位置。GPS接收機儲存有星歷，其作用是告訴接收機每顆衛星在各個時刻的位置。在無人車復雜的動態環境，尤其在大城市中，由于各種高大建筑物的阻攔。GPS多路徑反射（Multi-Path）的問題會更加明顯。這樣得到的GPS定位信息很容易就有幾十厘米甚至幾米的誤差，所以單靠GPS不可以制作高精地圖。
    4、激光雷達（LiDAR）： 光學雷達通過首先向目標物體發射一束激光，然后根據接收－反射的時間間隔來確定目標物體的實際距離。然后根據距離及激光發射的角度，通過簡單的幾何變化可以推導出物體的位置信息。LiDAR系統一般分為三個部分：一是激光發射器，發出波長為600nm到1000nm的激光射線；二是掃描與光學部件，主要用于收集反射點距離與該點發生的時間和水平角度（Azimuth）；三是感光部件，主要檢測返回光的強度。因此我們檢測到的每一個點都包括了空間坐標信息以及光強度信息＜i＞。光強度與物體的光反射度（reflectivity） 直接相關，所以從檢測到的光強度也可以對檢測到的物體有初步判斷。