F$^3$Loc：用于平面图定位的融合与滤波

本文提出了一种高效的数据驱动解决方案，用于在建筑平面图内进行自定位。平面图数据易于获取、具有长期持久性，且本质上对视觉外观变化具有鲁棒性。我们的方法无需针对每张地图和位置进行重新训练，也不要求拥有感兴趣区域的大量图像数据库。我们提出了一种新颖的概率模型，包含一个观测模块和一个新颖的时间滤波模块。该观测模块内部采用高效的基于射线的表示方法，由单视图和多视图模块组成，用于从图像预测水平深度，并融合两者的结果以利用各自方法的优势。我们的方法运行于常规消费级硬件上，克服了竞争方法通常要求直立图像的常见局限。我们的完整系统满足实时性要求，同时以显著优势超越了最先进水平（state-of-the-art）。