为了进一步提高科考活动的无人化水平,人们对高海拔环境科考机器人提出了大气降水采样、土壤植被取样等作业需求,因此需要完成对采样瓶等工具的目标检测任务。但受到光照强度大、作业背景复杂多样等因素的影响,现有的目标检测技术存在着对象识别困难、位姿估计误差较大等问题。对此本文研究基于深度学习的目标检测方法,以点云数据作为视觉输入,将检测任务拆分为物体识别、位置估计、姿态估计三个子项,分别设计相应的神经网络模型。具体包括研究点云预处理算法、制作手工数据集和仿真数据集、建立目标检测模型并训练优化等。主要内容如下:（1）分析作业环境对检测任务的影响,对比不同的输入数据和检测方法,提出了结合点云和深度学习的目标检测方案。（2）搭建“眼在手上”工作方式的手眼系统,使用深度相机实现了点云数据的获取;针对原始场景信息存在的各种问题,分别基于直通滤波、随机采样一致性等方法设计了一种点云预处理算法,包含点云截断、目标点云提取、降噪等步骤,编写了相应的伪代码并实现了程序,最终得到了可用于后续检测模块的目标点云。（3）基于Point Net网络设计了由特征提取模块和分类预测模块构成的物体识别模型,提出了包含随机旋转的的数据增强方法,自制了训练数据集并完成了模型的训练工作,分类准确率为85%。随后基于迁移学习的方法进行改进,根据项目需要抽取制作了公开数据集Model Net16并完成了对模型的预训练,改进后的物体识别模型在测试集上达到了97.85%的分类准确率,满足识别采样瓶的精度要求。（4）针对位置参数与姿态参数的回归任务,提出了由多层全连接层构成的回归预测模块并搭建了位姿估计模型;采取计算机仿真的方式生成了实验工件的模拟单视角点云,解决了位姿训练数据制作难度较大的问题;通过随机变换的方式扩充了样本点云,利用制得的仿真数据集训练网络模型并调参优化。最终在测试集上验证网络模型的位姿估计误差,结果表明模型达到了一定的估计精度,能满足后续抓取任务的需要。