高精度自动驾驶地图在自动驾驶系统中扮演着重要角色。一方面,高精度自动驾驶地图能表达传统导航地图无法表达的实体;另一方面,传统导航地图包含了丰富的道路交通信息。显然,二者并不是独立存在的,而是信息互补,相互交互的。对于自动驾驶运用来说,往往需联合使用道路级传统导航地图和车道级高精度自动驾驶地图。因此,二者映射关系的建立,不仅能增强它们的互补性、交互性;对自动驾驶运用灵活地使用地图数据也有重大意义。本文从数据内容、地图模型等方面对高精度自动驾驶地图和传统导航地图进行了详细介绍;在此基础上,对二者的差异性进行了详细的分析。针对高精度自动驾驶地图和传统导航地图在几何和拓扑上的巨大差异,本文通过路网拓扑重构逻辑,重构了相似的拓扑网络;选取距离、方向、拓扑结构、几何形态相似性四个指标,通过“多层过滤-逐层淘汰”算法进行路口匹配;基于路口匹配结果和重构的拓扑网络,使用向前路径探索算法获取同名道路集,并基于高精度自动驾驶地图几何拓扑网络构建了线性参照系统,通过动态分段方法,建立了传统导航地图与高精度自动驾驶地图路网的映射关系;最后,构建了路网映射关系的物理数据模型。在VS2010平台上,开发了高精度自动驾驶地图与传统导航地图匹配系统;以两段典型的高速道路区域高精度自动驾驶地图和同区域传统导航地图进行了匹配实验,并给出了相应的路网映射关系实例。实验表明,本文方法能够有效地实现高精度自动驾驶地图与传统导航地图的匹配。此外,该方法已经成功运用于实际导航地图生产,具有较强的鲁棒性和适用性。