在过去的几年中，机器人汽车和自动汽车控制系统已达到新的发展水平。 许多公司已经拥有自己的这种类型的系统，而那些没有这些系统的公司正在紧急发展。 根据汽车行业的代表，智能汽车将在五年内以强大的力量行驶并在许多国家的道路上行驶。 也就是说，这不是已经进行的测试的问题，而是机器人的商业用途的问题。
没错，在不久的将来几乎不可能在完全没有人工干预的情况下，在轮子上启动成熟的机器人。 这仍然是一个遥不可及的目标，要实现这一目标就必须努力工作，包括在立法领域。 但是像特斯拉（Tesla）的Autopilot这样的系统，更先进的系统，是相当真实的。 但是，为了使它们的实现量很大，具有此类模块的汽车必须在任何给定时间准确知道它们的位置。 此外，定位精度应高于GPS。 在这种情况下，带有标记的超精确路线图可助您一臂之力。
在其创立之初，已有宝马，奥迪，梅赛德斯·奔驰和福特等汽车行业巨头的子公司。 我们正在谈论的公司如
Here和
Civil Maps 。 这些公司的员工收集了大量数据，这些数据用于构建带有计算机控制系统的汽车所需标记的虚拟3D道路。 这样的路线图具有很高的详细程度，并且信息会尽可能经常地更新。
这对制图并不陌生。 该公司从2013年开始使用前几年创建的数据库创建HD卡。 创建智能汽车虚拟卡的发起者是戴姆勒，后者分配了初始资金。 根据Here的说法，几乎所有汽车行业代表都清楚需要创建高清版本的路线图。 “在自动机器控制系统方面，该卡是可用于决定车载计算机的主要因素之一，” Here的首席执行官Sanjay Sud说。
创建此类系统的第一步是高分辨率基卡，在其上应用标记和虚拟元素，从而使计算机能够更有效地运行。 高分辨率虚拟卡比Google或其他公司的精度更高。 在收集其创作信息时，使用了96 MP相机，现代激光雷达和其他技术创新来收集准确的制图信息。 处理完收集到的数据后，开发人员将获得道路和路边设施的模型。 剩下的只是标记和其他可能对计算机控制系统有用的信息。
智能汽车地图系统的开发人员认为，该平台可以在2020年投入商业使用。
其他公司也以类似方式创建虚拟路线图。 例如，民用地图使用光学，超声设备，激光雷达以及对解决此问题有用的所有内容来构建其道路模型。
如上所述，无论地图多么精确，都需要及时更新。 智能汽车应该能够“理解”道路上的情况，“理解”沿途会遇到什么障碍以及如何避免它们。
由于具有收集信息设备的特种车辆网络的扩展，将提供更新。 有关道路变化的数据也将由大型居民点当局提供。 预先知道道路的任何部分都将进行现代化/封闭的事实。 并且该数据应及时用于映射对应于事物的真实状态。
其他不太重要的变化将能够“通知”将通过LTE和其他通信信道传输此类信息的特殊车辆。 如果不是实时的话，数据将被引入，然后接近于此-现在正在创建用于自动构建道路模型的各种系统，这里几乎不需要人员。
Nvidia还帮助处理构建高度详细的路线图所需的信息。 它的专家广泛使用机器学习和神经网络，自动构建所需的系统。
最初，这里的服务属于芬兰公司诺基亚，该公司已经开发了很长时间。 然后，奥迪，宝马和戴姆勒的联盟以26亿美元的价格购买了这项服务。 目标是为Google地图创建替代方案。 之后，这里开始被视为创建新一代导航服务的基础。
现在，这是最大的位置服务之一，其数据已在许多制图平台上使用，包括Garmin，BMW和Nissan。 去年，中国互联网集团腾讯通过四维图新和新加坡的GIC
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