一个合资计划将于本月开始，编製高清晰度的 3D 地图，令无人驾驶车辆可以在 2020 年东京奥运前开始在的路上行驶。
这个名为动态地图规划（Dynamic Map Planning）的合资计划由三菱电机、地图出版商 Zenrin 及九间汽车製造商联手创办，将会使用一辆载有特别测量工具的车辆，驶遍最重要的公路，然后利用录取的数据编製 3D 地图。
3D 地图能够準确地断定车辆在公路上的确实位置，是自动驾驶商业化前必须掌握的技术。而拥有道路坡度、路旁建筑物、指示牌等资料的 3D 地图，则能提供非常精準的数据，帮助自动驾驶系统断定车辆的位置。
这些单靠平面地图及 GPS 无法获取的数据，便可以提醒自动驾驶车辆在交通灯前减速、在斜坡上加速以及当车辆驶进多层的交流道时，辨认车辆的位置及高度。
虽然目前无人车使用的感应器系统能帮助车辆在车道之间行驶，以及预防与其它车辆碰撞。但感应器仍然难以处理较複杂的道路设计，因此目前只能在快速公路（Expressway）上使用。比如众所週知的 Tesla 自动驾驶模式，目前便因为无法阅读指示牌，未能在市区公路上自动行驶。不过，如将感应器结合高清晰度的 3D 地图，自动驾驶系统便可得到更广泛的用途。
测量 3D 数据由于製图过程需要非常精準的测量科技，因此三菱电机研发了一系列的装置，安装在製图车辆的车顶。测量工具包括用以追蹤车辆定位的 GPS 系统以及能够侦测道路坡度的感应器。
除此之外，车辆亦会使用雷射感应器记录指示牌、交通灯、路口及斑马线的位置。这些数据将会显示为一系列的点阵图，最后系统将会连接图上的白点编製 3D 地图。
目前世界上最知名的 3D 地图製造者，无疑是 Google 的无人车，但其他类似的计划亦正在欧洲的德国及荷兰进行。而大众化自动驾驶先锋 Tesla ，则设计了一个感应器数据共享系统，利用遍布全球的 Tesla 电动车，透过互联网分享及更新路面数据。
动态地图规划的第一阶段，将会覆盖东京附近长 300 公里的高速公路。但要完全录取多达 127 万公里的公路数据，预计将会耗资数亿美元的资金。届时，资源分配及成本削减将会成为计划重要的议题。