利用先前地图：自驾车映射的统一矢量先验编码

HDMapNet通过多传感器数据融合，动态构建地图语义，性能优于传统方法。

VectorMapNet是一个端到端的矢量化高清地图学习管道，能够建模地图元素之间的空间关系，提升地图学习性能。

MapTR是一个高效的在线矢量高清地图构建系统，采用点集建模和分层查询嵌入方案，性能和效率优于现有方法。

NMP神经网络结构能够自动更新全局地图，改善局部地图推理性能，兼容多种地图分割和检测架构。

MapVR框架基于光栅化评估度量，提高地图感知准确性，促进安全的自动驾驶。

Map Transformer框架用于在线矢量高清地图构建，采用统一的排列等价建模方法，处理任意形状的地图元素。

将标准定义地图融入在线映射架构，提高城市和高速公路自动驾驶的导航能力，显著提升在线中心线感知任务性能。

PriorMapNet解决了参考点随机初始化导致的匹配不稳定问题，提高了学习稳定性和性能。

SD地图的低成本和高通用性为局部地图感知方法提供了潜力，文章综述了当前研究进展和未来挑战。