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  벡터데이터: 지형․지물의 좌표가 포함된 점, 선, 면을 사용하여 표현한 데이터
  점군데이터: 3차원 좌표를 가진 점의 집합으로 레이저스캐너를 통해 취득한 데이터
 정밀도로지도는 기상 악천후, GPS수신 불량 등의 상황에서 자율주행 차량의 위치를 정밀하게 파악하고, 레이더, 라이더 등 자율주행차에 탑재된 센서 탐색거리(일반적으로 100~150m)보다 먼 거리의 도로상황을 예측할 수 있도록 지원하여 자율주행 센서를 보완한다.
 또한, 자율주행에 필요한 정보의 공통 저장소 개념으로 최근 중요성이 부각되고 있는 동적지도(LDM)에서 기본지도로 활용되어 자율주행을 위한 CITS 정보제공의 핵심 역할을 담당하게 된다. 
  LDM(Local Dynamic Map) : 표준화된 자율주행차 운행 지원정보 체계에 활용되는 동적지도 (지형지물 등 정적정보에 신호정보, 차량위치 등 동적정보도 모두 포함)
 이를 통해 부분 자율주행차(레벨3)의 안전도 향상뿐만 아니라 자율주행차량의 판단에 대한 중요성이 높아지는 완전 자율주행차(레벨4~5) 상용화에 있어서도 핵심 인프라로 활용될 것으로 기대된다.
 그간 정밀도로지도는 평창올림픽 자율주행 시연(현대자동차 등), 도심형 자율주행차 개발(서울대), 판교 자율주행 순환버스 운행(경기도, 차세대융합기술연구원 등), 세종․인천공항 자율주행버스 시범운행(세종, 인천국제공항공사) 등을 지원하였고,
 ’20년 8월 기준으로 약 1,200여 개 관련 기관․기업 등에 약 18,000여 건을 제공하여 활용 중에 있다.

정밀도로지도는 기상 악천후 등의 상황에서 자율주행 차량의 위치를 정밀하게 파악하고 탑재된 센서 탐색거리보다 먼 거리의 도로 상황을 예측할 수 있게 자율주행 센서를 보완한다.