随着人工智能时代的到来,各行业纷纷引入AI技术,旨在为本行业发展赋能。自动驾驶被认为是未来汽车发展的重要方向,因此以目标检测为主的汽车周围环境感知相关算法研究在业界进行得如火如荼。然而,当前基于单目RGB图像的目标检测算法仅可以检测出图像中的物体类别及其边界框位置,无法满足自动驾驶场景中的需求。因此,本文提出多阶段汽车六自由度姿态估计和端到端汽车六自由度姿态估计两种算法,旨在单目RGB图像中检测出汽车类别和估计其在实际驾驶环境中的三维位置和三维方向。多阶段汽车六自由度姿态估计算法由汽车检测和三维方向估计网络、汽车三维位置估计模块两大部分组成。汽车检测和三维方向估计网络是在目标检测领域经典算法Faster R-CNN基础上改进使得网络可以实现汽车类别检测,并估计汽车在实际驾驶环境中三维方向及其在图像中的二维边界框位置。汽车三维位置估计模块则是基于汽车检测和三维方向估计网络所输出的信息估计该汽车在实际驾驶环境中三维位置。实验结果表明多阶段汽车六自由度姿态估计算法可以实现单目RGB图像中汽车六自由度姿态估计。端到端汽车六自由度姿态估计算法的提出旨在解决多阶段汽车六自由度姿态估计算法不能实现端到端训练和汽车姿态估计准确率低等问题。端到端汽车六自由度姿态估计算法在多阶段汽车六自由度姿态估计算法中的汽车检测和三维方向估计网络基础上添加传统全连接层替代汽车三维位置估计模块,直接估计汽车在实际驾驶环境中三维方向和三维位置,从而实现端到端的汽车六自由度姿态估计。为了验证端到端汽车六自由度姿态估计算法的可行性和有效性,我们采用百度ApolloScape的3D汽车实例理解（3D Car Instance Understanding）挑战赛数据集进行相关实验。实现结果表明端到端汽车六自由度姿态估计算法明显优于多阶段汽车六自由度姿态估计算法,并在ECCV 2018Workshop ApolloScape:3D Car Instance Understanding挑战赛^[56]中取得全球第一名。