• 自身运动：描述自主车辆相对于世界坐标系的运动。

--提供反映自主车辆动态条件的信息，用于确定机动能力

--提供有关自主车辆当前运动的信息

--与目标轨迹一起考虑，共享自主车辆姿态信息，以生成执行器请求

--随时间变化的姿态，即平移和旋转速度以及加速度

• 执行器请求：向自主车辆的制动、转向和加速执行器发送控制输入。

• 执行器反馈：提供来自车辆执行器的反馈信号。

--应该向系统其他部分公开车辆运动约束，因为此反馈是必要的

--可以与各种外部执行模块接口，此反馈在单位、格式、类型等方面将有所不同

• 底盘传感器数据：提供运动相关信息的车辆内部传感器（例如轮速传感器、方向盘转角等）。

• IMU数据：由IMU提供的测量车辆加速度和旋转率。

• 罗盘数据：由磁力计提供的正北方位。

• GNSS数据：来自全球导航卫星系统（GNSS）的数据。包括以WGS84/GPS位置表示的地理参考位置估计（不确定性通常以米测量）。

--基于GNSS的位置信息，可能与校正服务的信息组合

--包括地理参考位置估计。可能已经包括自身运动估计

• 环境传感器数据：来自一个或多个环境传感器的规范数据。

--可能包括摄像头数据（可见光和/或红外波长）、雷达（飞行时间测量手势）、声纳（可听和/或超声）或其他传感模式

--注意：可能包括各种传感器输入的组合

• 车厢传感器数据：来自一个或多个车厢内传感器的数据。可以使用各种传感技术进行乘客监测。

--示例可能包括摄像头（可见光和红外波长）、雷达（手势/心跳检测）、音频和各种其他传感机制。

状况

• 任务反馈：关于任务状态的反馈，向车辆乘员/驾驶员提供通信。一个例子是系统请求驾驶员干预。通过HMI向车辆乘员提供当前任务的反馈。这可以包括诸如路线目标的进度、警告驾驶员接管控制或类似信息。

• 任务目标：可以反映复杂任务的用途表达，其目标是“到达目标目的地”，或者在更低的自动化级别，是一个更简单的目标，如“保持在当前车道的中心”。任务目标在行程中可能会改变。

• 路线目标：自主车辆将要走的路线描述，如果适用包括车道，以实现任务目标。描述每个交叉口的所需车道和转向。

• 机动：提供至少两个操作的列表，包括一个安全机动。机动表达为地图上的新位置，以及该位置的目标速度，并描述高层次的车辆运动行为（例如巡航、跟随、改道、转弯或停止）。

• 目标轨迹：是将机动分解为目标轨迹（曲线路径），其中沿轨迹路径表达转向、制动和加速的变化。

• 感兴趣区域：是世界空间中一个或多个区域的描述，感知应优先处理这些区域。这可以描述世界空间中感知应提供卓越性能（如果可能）的感兴趣区域。例如，这可以允许配置具有非均匀感知分辨率的传感器，从而特定感兴趣的道路/基础设施以更高分辨率“看到”。

• 动态对象：识别所有移动或可移动对象。例如车辆、行人或动物。

• 静态对象：识别所有不可移动对象或基础设施。静态对象仍可能具有与之相关的可改变状态。例如道路表面、路缘、锥桶、路标、交通灯、电子标志。或者甚至是一个基础设施元素，如可移动屏障（如收费站）。

• 动态对象预测：预测动态对象的路径。

• 静态对象预测：预测静态对象状态的变化，如交通灯变化的时序。

• 场景数据：提供当前场景的相关描述，用于确定自动驾驶系统是否在操作设计域内运行。一个例子是对自动驾驶系统尚未设计用以处理的被淹路面的注释。

• 姿态：描述自主车辆相对于地图的当前位置和方向。与地图信息一起使用以启用或改进高级驾驶员辅助系统（ADAS）的许多行为。

• 感知能力：给出自动驾驶系统动态感知能力的描述（例如某类实体的感知范围）。

• 系统完整性：提供车辆不同组件的运行状态报告，这些组件与自动驾驶系统的安全运行相关;来自与硬件和软件平台相关部分的派生。