自動運転システムにおける予測と計画の統合を実現するためには、以下のようなセンサ情報と地図情報が必要です。
センサ情報:
位置情報: 自車（Ego Vehicle, EV）および周囲の車両（Surrounding Vehicles, SV）の2Dまたは3Dの位置情報が必要です。これにより、各車両の現在の状態を把握できます。
速度と進行方向: 各車両の速度や進行方向の情報も重要で、これにより動的な状況を正確に把握し、将来の動きを予測することが可能になります。
環境情報: ライダーやカメラなどのセンサから得られる環境情報（障害物、交通標識、信号など）も必要です。これにより、周囲の状況を理解し、計画を立てる際の判断材料となります。
地図情報:
高精度地図（HDマップ）: 道路のレイアウト、車線情報、交通標識、信号の位置などを含む高精度な地図情報が必要です。これにより、EVは安全かつ効率的に移動するための計画を立てることができます。
セマンティックマップ: 道路の特性や交通ルールを示すセマンティックマップも有用です。これにより、EVは周囲の状況に応じた適切な行動を選択できます。
これらの情報を統合することで、EVは周囲の交通状況を正確に把握し、SVの動きを予測しながら、最適な計画を立てることが可能になります。