机器地图(Machine Map)是一种适用于无人平台感知理解环境、建立认知模型、进行空间推理的新型地图，是地图学面向无人平台主体的创新发展，也是泛地图学理论和方法的重要补充。本报告聚焦机器地图的地图模型设计问题，从数学基础、地图内容和表示形式三个方面（共11个指标），对机器地图的感知地图、工作地图和长时地图进行了深入分析，建立了机器地图的数据逻辑结构。以道路场景为例，基于3D目标检测、道路元素检测、场景关系检测等技术，建立了面向自动驾驶的位置、几何、属性、空间关系和语义关系统一表示的道路场景机器地图实例。对越野环境下机器地图三图架构的可行性问题进行了探索，通过野外实地测试对地图设计方案进行初步验证。最后从地图内容、编码形式等方面，对机器地图作为一种泛地图的相关理论与方法进行了总结。
 

机器地图；,地图模型设计,数据逻辑结构