Автономным транспортным средствам необходима точная, актуальная 3D карта для локализации по отношению к их окружению. Сегодня сбор карт проходит нечасто и использует парк специализированных транспортных средств. В этой статье мы исследуем другой подход: в режиме, близком к реальному вре-мени, сбор 3D карт из «vehicles» с усовершенствованными датчиками (LiDAR, стереокамеры). Наша главная техническая задача состоит в том, чтобы найти бережливое представление карты 3D таким образом, чтобы новые сегменты карты или обновления существующих карт были достаточно компактными, чтобы загружать их почти в реальном времени по сотовой сети. С этой целью был создан алгоритм CarMap, содержит новые методы фильтрации объектов и сопоставления признаков на основе местоположения для улучшения надежности локализации и включает новый алгоритм сшивания для объединения сегментов карт из нескольких транспортных средств для не сопоставленных сегментов дорог и эффективную операцию обновления карт для обновления существующих сегментов. Оценки показывают, что CarMap занимает менее секунды, чтобы обновить карту, уменьшает размеры карты на 75 × относительно конкурирующих стратегий, имеет более высокую точность локализации и способен локализоваться в угловых случаях, когда другие подходы отказывают.