在机器人操作中,经常需要对物体的空间六自由度进行估计,以获得目标物体和机器人之间的相对姿态（包括三自由度的相对转动和三自由度的相对平移）,从而实现机器人的各种操作,如抓取、装配等。目前,对于复杂环境下的物体六自由度位姿估计任务,解决方案按原理主要有两大类:基于传统特征描述子和基于深度学习。2000年以来,一些强大的特征描述子被提出,使得在复杂背景下估计纹理信息丰富的物体的六自由度位姿更加容易。但这些特征描述子往往不能很好的描述弱纹理物体特征。基于深度学习的方法在一定程度上解决了这一问题,这类方法通过网络模型自主学习提取和使用特征,避免了描述子的手动设计,按传感器形式主要分为单目、双目、深度相机三类,其中单目位姿估计在成本和实时性上是更优的,更有利于实际使用场景。目前,无论是基于传统特征描述子的单目位姿估计方法,还是基于深度学习的单目位姿估计方法,都不能很好的平衡精度和速度。而两者的平衡对于实际生产场景下的效率又是至关重要的。因此,本文开展了物体六自由度（6-Do F）单目位姿估计方法研究,保证实时性的前提下提高精度,以保证机器人精密操作的精度要求,包括:1)本文提出了一种数据集生成系统以用于模型训练,可同时处理有无物体三维模型两种情况。当目标物体的三维模型较易获得时,可使用三维模型作为输入;当目标物体的三维模型较难获得时,可使用包含目标物体的多视角图片作为输入。当使用三维模型作为输入时,首先根据柏拉图立体迭代生成均匀的多视角点,然后渲染生成所需的数据集。当使用多视角图片作为输入时,首先检测固定的标记获得目标物体和相机间的相对位姿,然后生成所需的数据集。2)对于具有丰富纹理的物体,本文提出了一种实时精确的单目6-Do F位姿估计方法,首先利用深度学习模型从RGB图像中估计一个初始的目标物体位姿,然后通过图像块匹配来优化得到更准确的位姿。实验表明本文的方法是实时的、准确的,在复杂场景下是鲁棒的。本文的方法不需要目标物体的三维模型,并且无需精确的手动标注的标签数据就能获得较高的位姿估计精度。3)对于具有较弱纹理的物体,本文提出了一种实时精确的单目6-Do F位姿估计方法。包含目标检测、自编码器、基于边缘的非线性优化等技术。实验结果证明了本文提出的方法的实时性、准确性、在杂乱背景下的鲁棒性以及在机器人平台上的实用性。4)在搭建的机器人平台上分别验证了本文针对丰富纹理物体和弱纹理物体所提出的单目6-Do F位姿估计方法的实时性、准确性和鲁棒性。并进一步通过机器人装配实验测试了所提出的位姿估计算法的精度。