今天，我们拥有技术来大幅减少街道上的事故和伤亡人数。映射，传感器，定位，GPU处理，人工智能以及与我们的车辆兼容的安全系统在使乘客更安全方面取得了重大进展。但仍有改善的空间。

车辆安全中最大的挑战之一是可靠的和实时更新的位置信息。首先导航系统必须具有非常详细的实时环境底图，它必须准确，可靠和可扩展以覆盖车辆可行驶的所有道路和路线。该底图是一个车辆需要安全导航并确定其在该地图上的位置的所有线索的清单，这种现象称为“本地化”。

这些系统需要接受培训，与人类学习驾驶和安全驾驶时非常相似。当我们开车时，我们正在处理大量的信息和同时发生的事件。我们认为这是多么困难。培训，学习和安全都始于底图，该底图是使用详细测量创建的。

这些道路标记是自主车辆用于本地化的线索类型。借助遥感，我们可以创建所有这些功能的详细清单或底图。

我们都在DigitalGlobe收集的新闻中看到了令人惊叹的图像。事情就是这样：这些都比漂亮的照片多得多。它们是由太空中非常复杂的卫星进行测量的视觉表现。当你在新闻中看到一幅图像时，它只会以这种方式看起来，因为它是以一种针对人眼球优化的方法进行处理的。但是，这不是处理机器人图像的最佳方式，例如自动驾驶汽车，或者在自动驾驶汽车上运行代码的算法。

DigitalGlobe以高分辨率收集整个行星，有效地映射出地球上的每条道路。而现在，我们的目标是准确快速地更新它们。我们通过在太空中使用非常准确的传感器来做到这一点我们的卫星以17,000英里每小时的轨道绕地球运行。当他们收集数据时，他们正在考虑这个轨道速度，地球的旋转和大气折射。

使用卫星平台从空间收集和测量这个概念令人兴奋。但是，像WorldView-3这样的卫星具有精确的技术，这是可行的。事实证明，它具有令人难以置信的可扩展性和经济性。从太空看，这就是同样的道路：

使用算法检测和提取特征，我们可以从空间创建高清晰度地图。为了说明，这里是另一个交点。

和我们开始提取道路特征时相同的路口：

这是一个全面，准确的底图，可帮助车辆在导航过程中提供帮助。车辆上的传感器将其定位在该地图中，然后专注于寻找潜在的危险，例如其他车辆和行人。换句话说，这张高分辨率地图是车辆“作弊”的一种方式，因此它可以专注于实时环境。

传感器对他们可以检测到的功能距离汽车有多远有“视野”或限制。利用从高清地图中提取的特征，车辆的传感器可以看到超出地平线的位置，并预测街区周围，邻近街道甚至整个城镇的道路标记。借助更智能的车辆，乘客和我们的社区更安全。我们不必因运输系统的成本而解决死亡问题。

随着这项技术的发展，世界将经历一次巨大的转型 - 以商业创新为动力。 DigitalGlobe和我们的母公司Maxar Technologies期待着与汽车创新者合作，建立一个更美好的世界，因为自动驾驶汽车在我们的社区中变得越来越流行。

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