Los objetos dinámicos que aparecen en la carretera sin previo aviso pueden causar graves accidentes. Sin embargo, los rangos de detección de la unidad de carretera y las cámaras de CCTV que recopilan información actual de la carretera son muy limitados. Además, existe una falta de sistemas para gestionar la información recopilada. En este estudio, se implementó un sistema de mapeo dinámico utilizando un automóvil conectado que recopilaba continuamente datos del entorno de la carretera. Además, se aplicó la computación de borde-niebla-nube para procesar eficientemente grandes cantidades de datos de la carretera. Para un mapeo dinámico preciso, se proponen los siguientes pasos: primero, se estima la clasificación y posición 3D de los objetos de la carretera a través de una cámara estéreo y el procesamiento de datos GPS, y las coordenadas de los objetos se asignan a una celda de cuadrícula preestablecida. En segundo lugar, la información de los objetos se transmite en tiempo real a una plataforma de procesamiento de big data construida. Posteriormente, la información recopilada se compara con la información de la cuadrícula de un mapa existente y se actualiza el mapa. Como resultado, se crea y mantiene un mapa dinámico preciso. Además, este estudio verifica que los mapas se pueden compartir en tiempo real con dispositivos IoT en varios entornos de red, y esto puede apoyar un entorno de conducción seguro.