为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下，准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态，同时进一步提高网络效率，简化网络结构，本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入，首先，利用双分支点云配准网络，分别得到模型空间和相机空间下的预测点云；接着，对于辅助学习网络，将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-XYZ输入多模态特征提取及融合模块，再进行由粗到细的位姿估计，并将估计结果作为先验用于优化损失计算。最后，在性能评估阶段，舍弃辅助学习分支，仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计。实验结果表明：所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为95.9%和99.0%；在LineMOD数据集上的平均ADD（-S）结果为99.4%；在LM-O数据集上的平均ADD（-S）结果为71.3%。与现有的其他六自由度位姿估计方法相比，采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势，在位姿估计准确率上有较大提升。

微位移工作台是实现高精度定位的关键部件，传统的工作台自由度少且分辨力不高，不能满足应用需求，因此提出一种六自由度高精度微位移工作台结构方案并验证了其性能。在整体结构上采用“串并联混合驱动”的方式和中空结构，将六个自由度的运动合理地分布在平动层，转动层和支撑层三层结构中，并设计开发了工作台的运动控制系统以及一套可搭配使用的运动控制软件。实验结果表明，X，Y，Z轴线位移分别优于20，20和37 μm，角位移行程分别优于39″，33″和27″；线位移分辨力均优于0.7 nm，角位移分辨力均优于0.1″。所提出的六自由度微位移工作台相比于传统工作台具有自由度多、极高分辨力等优点，有望在超精密加工，微电子制造等领域中获得广泛的应用。

为了简化六自由度并联机构的参数标定过程，提高标定效率，降低标定成本，提出了基于正交位移测量系统的位姿测量装置及方法。首先，研究了该装置的位姿解算方法，利用空间解析几何的方法，求解其运动学正解与逆解。其次，利用微小位移合成法，建立了并联机构及正交位移测量系统组合体的误差模型。然后，基于误差模型，构建了组合体参数误差辨识的最优化问题数学模型，其中，传感器示值的平方和最小为目标函数，组合体的结构参数误差为设计变量。最后，利用正交位移测量系统对六自由度并联机构位姿进行测量，利用OASIS奥希思软件直接搜索出参数误差最优解，将其补偿到并联机构控制系统中，完成并联机构的参数标定。标定前后位姿误差对比表明：最大位置误差降低了58%～96%，最大姿态误差降低了92%～97%。利用正交位移测量系统进行并联机构参数标定，不仅可有效提升并联机构的定位精度，还可有效简化标定工作，提升标定效率，降低标定成本。

为了实现对微小质量的测量，本文提出了一种基于模态局部化效应三自由度弱耦合谐振式微质量传感器，建立3个谐振器的运动方程式，获得质量扰动的系统方程，建立了三自由度耦合谐振系统的 MATLAB / SIMULINK模型，得出幅值比变化相对于振幅变化和谐振频率变化来说具有最高的归一化灵敏度。最后进行传感器设计和微加工，搭建质量测量系统。实验结果表明，电压幅值比的变化产生的归一化灵敏度大约是振幅变化的4倍，大约是频移变化的两个数量级，最小可检测质量值为2 ng。仿真和实验结果表明，三自由度模态局部化弱耦合谐振器能实现对微质量的测量，具有良好的生物传感应用前景。