对目标物体进行六自由度位姿估计是计算机视觉领域的重要研究内容。基于手动设计特征点的物体位姿估计算法会受到目标物体表面纹理的影响,当待测物体的纹理较弱时,位姿估计的效果不佳。此外,当出现背景杂乱、物体之间相互粘连等因素时,也会影响物体位姿估计的效果。针对上述问题,本文首先采用语义分割算法对目标物体和背景环境进行区分,之后基于参考点坐标估计网络和PnP算法计算目标物体的位姿,并使用位姿调优算法对物体位姿进行迭代优化,从而提升位姿估计的准确率。本文首先针对LINEMOD数据集进行数据增强操作,并添加语义分割标签。语义分割算法能够对原始图像中的目标物体进行提取,是位姿估计整体结构中的重要环节。为了提升语义分割网络对图像特征的利用率,本文采用金字塔池化模块作为语义分割网络的解码器部分。通过对基于空洞卷积的ResNet和MobileNetV2进行实验,选取ResNet50作为语义分割网络的编码器部分。然后利用语义分割网络对原始图像进行像素级分割,并对目标物体进行背景减除操作。在完成了物体分割之后,本文采用参考点坐标估计网络和PnP算法实现物体位姿估计。首先选取物体三维模型的中心点和包围盒顶点作为参考点,之后研究基于YOLOv2的参考点坐标估计网络结构,并对置信度计算以及多层特征融合等方面进行了阐述。此外,本文对参考点坐标估计网络的损失函数进行了改进,提出了一种包含重投影误差的两步损失函数。实验结果表明,通过将语义分割算法和参考点坐标估计网络相结合,不仅能够提升位姿估计的准确率,同时能够在一定程度上减轻光照变换、背景杂乱等因素对位姿估计结果的影响。为了进一步提升物体位姿估计的效果,本文将已获得的物体位姿作为初始位姿,研究物体位姿的迭代优化算法。在位姿调优算法的整体框架基础上,对物体位姿更新网络展开研究。位姿更新网络以渲染图像和真实场景图像作为输入数据,输出两幅图像中目标物体的相对位姿,并通过算法的整体迭代使渲染图像中的物体位姿逐渐接近真实位姿。实验结果表明,通过在参考点坐标估计网络和PnP算法之后添加位姿调优步骤,能够进一步提升物体位姿估计结果的准确率。最后,对本文的研究内容进行总结,并对未来的研究工作进行展望。