局部地图是自动驾驶系统中用于实时环境感知与路径规划的核心数据结构，指车辆传感器在当前时刻可观测范围内的动态环境表征。与全局地图不同，局部地图通常覆盖车辆周围50-200米范围，以高频率（10-100Hz）更新道路几何特征、障碍物位置、交通标志等关键信息，其坐标系通常以自车位置为原点构建。这种空间受限但时效性强的地图，能够有效弥补GPS信号延迟、高精地图局部失效等问题。
在自动驾驶产品落地中，局部地图的质量直接影响决策系统的可靠性。现代方案通常融合激光雷达点云、视觉语义分割、毫米波雷达目标检测等多源数据，通过SLAM技术构建带有时序一致性的局部环境模型。值得注意的是，局部地图不仅包含静态元素，还需动态跟踪行人、车辆等运动实体，这要求感知算法具备多目标跟踪与行为预测能力。部分领先厂商已开始尝试将局部地图与V2X信息融合，以扩展感知盲区的覆盖范围。