自動運転車はLiDAR、ビデオカメラ、レーダーなど多様なセンサーを利用して自車周辺の情報を収集する。では 詳細な3Dデジタルマップと車載センサーからの情報を総合するとどうなるだろう？
Civil Mapsのプロダクト・マネージャー、Anuj Guptaの説明によれば、このテクノロジーは6次元自由度の環境内で自動運転車が注意を集中すべき領域を特定するものだという。6次元自由度というのはドローンやVRシステムの分野でもよく知られた概念だ。つまりXYZ3軸についてそれぞれ並行運動と回転運動を考えた空間だ（横方向の揺れがロール、縦方向の揺れがピッチ、旋回運動ががヨーと呼ばれる）。デジタルマップとローカル情報を組み合わせれば自動運転車は注意すべき空間を特定して計算量を節約する。つまり一定の計算能力を効果的に利用できる。
マップデータとセンサーデータを統合することによる計算能力の集中によるコスト削減効果はきわめて大きいという。自動車メーカーは自動運転車の路上での安全性と効率性を確保しつつ、製造コストのとバランスを取らねばならない。
もちろんCivil Mapsはマップデータを提供する企業なので、プロダクトを自動車メーカーに売り込むためには、製造コスト削減能力をわかりやすく示す必要がある。「プディングの証明は食べてみることだ」ということわざもあるとおり、実地テストにまさるものはない。そこでCivil Mapsではミシガン州のハイウェイで自動運転車を走行させ、マップデータの利用によって自動車の環境内の位置を局限することによる計算量の削減効果をデモしている。
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（翻訳：滑川海彦@Facebook Google+）