这是百度地图和华为合作的车道级导航，可以精确到车道左右位置，来提醒用户需要走哪条车道，避免走错车道和走错出口等等，非常方便的功能，很多用户都更新使用了。
百度地图与WATCHGT2pro的合作现已支持步行、骑行场景，用户仅需在使用百度地图APP发起步、骑行导航前，将手机与华为WATCHGT2pro手表连接并授权，即可在出行过程中通过抬腕动作查看手表上的导航信息，无需掏出手机查看路线提示，也能顺畅出行。与此同时，当用户路过关键路口时，应用了百度地图的华为WATCHGT2pro手表还会通过振动提示用户，避免用户出现错过关键路口而绕路的情况。
百度车道级导航app用法1、高效快捷的查询方式，一键查询相关路线地况资料并了解旁边相关建筑信息。为用户提供方便快速的查询方式；
2、简易的设计风格使人眼前一亮。最重要的是提供查询服务。过多的装饰才变成的过多的累赘；
3、搜索功能强大，智能记录搜索的方式，以后不用重复搜索，搜索地理位置，自动附有详细的地理人文介绍，让用户第一时间了解该地的信息资料。
百度车道级导航app其他特色1、智能导航，进行大数据运算推荐路线、躲避拥堵，人机对话新体验，操作更加简单快捷；
2、AR步行导航，使AR技术与导航的完美结合。AR智能导游，让拥挤变成你最贴心的管家；
3、软件内同时也提供专车、出租车、共享单车等出行服务；
4、除了地理位置查询外，也附有周边环境的信息提供。方便用户掌握第一手资料。
车道导航有什么技术1.航位推算
航位推算的基本原理是从上一时刻位置出发，根据运动方向和距离推算下一时刻的位置。显然这种定位方法需要一个已知的起始位置，否则就只能得到相对的位置变化。同时在推算过程中定位误差会不断累积增大，所以影响精度的直接因素就是推算时间或距离。
此外，推算精度还受到每个时刻的测量精度的影响，对于惯性传感器，这就直接由惯性器件的精度决定。例如，精度最高的战略级惯导，随时间发散的位置误差可达30m/hr，相比之下，战术级惯导精度要差3个数量级，而我们常用的消费级微机械（MEMS）惯导精度比战术级要再差1~2个数量级。
除了器件精度，推算过程中的模型精度也会影响定位精度，这包含两个方面：一是对器件测量误差的补偿模型，二是对计算误差的补偿模型。通常只有当器件本身的精度足够高时，才需要考虑更精确的补偿模型。
2.几何定位
几何定位是对已知位置的参考设备进行测距或者测角，再通过几何计算确定自身位置。根据几何计算的方式不同，包括RSS（信号强度）、TOA（到达时间）、AOA（到达角）、TDOA（到达时间差）等多种方法。对于测角定位方法，一个小的角度测量误差可能在距离定位设施较远的地方产生很大的位置误差，因此这种方法（如采用AOA方法的蓝牙定位）的定位精度通常受范围限制。在测距方法中，采用时间到达模型（如采用TOA方法的GNSS定位，采用TDOA方法的UWB定位）比信号强度模型（如采用RSS方法的蓝牙和Wifi定位）更有可能获得较高的定位精度。但在实际应用中，最终的定位精度受到距离测量精度的影响，尤其是在卫星定位这一类长距离信号传播的场景中，如何消除信号传播路径上的测量误差，就成为决定定位精度的关键。此外，几何定位的精度也受到定位设施数量和分布的影响，同时观测的设施越多、分布越均匀，精度通常也越高。
3.特征定位
特征定位方法首先获取周围环境的若干特征，如基站id、Wifi指纹、地磁场、图像、Lidar点云等。接下来有两种处理方式，一种是把接收到的特征和事先采集的特征地图进行匹配，确定在特征地图中的位置；另一种是没有特征地图，通过对比前后帧的特征变化来进行位置姿态推算（即SLAM技术），达到类似航位推算的相对定位效果。显然，影响特征定位精度的直接因素是特征的数量、质量和区分度。
因此，采用信号指纹特征（如Wifi指纹）的定位方法因为指纹的稀疏性通常精度有限。基于环境感知特征的定位方法在采集的特征足够密集的情况下（如高线数Lidar，中高分辨率图像等）可以达到很高的精度，但是在实际应用中受环境影较大，当环境特征单一的时候（如天空、雪天）精度就会下降甚至无法定位。另外，特征地图匹配方法的定位精度也受到特征地图精度的限制，特征推算方法（如视觉SLAM）的定位误差会随距离累积，具有类似航位推算的发散效果。
综合上面的分析，可以筛选出具备高精度定位能力的技术选型。完整的高精定位方案首先需要至少一项高精度绝对定位技术，如几何定位中的GNSS定位，特征定位中的Lidar点云匹配等；其次，针对这些方案中的场景限制，辅助相对定位手段，如DR、SLAM技术等，进行补充。
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