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。

为实现机器人末端位姿多自由度实时测量反馈，融合一维光学位置传感器（Position Sensitive Detector，PSD）建立了平面3自由度非接触测量系统，对其测量原理，信号处理电路，环境光干扰去除和非线性标定算法等进行研究。根据PSD传感器测量特性和平面3自由度测量要求设计了4-PSD测量系统，并建立测量系统数学模型。研究了PSD传感器的信号处理电路，通过运放和除法器实现了单个PSD的信号处理，结合单片机与A/DC采样电路，实现了上位机的高频率信号采集。对4-PSD测量系统进行预实验，为消除环境光干扰，通过激光调制和数字滤波等方法进行验证。最后，通过激光位移传感器标定4-PSD测量系统，介绍了4-PSD的标定步骤（原点、转角、长度和二阶非线性标定），测定了系统标定后的误差分布。该测量系统具有较高的测量频率（50 Hz）。标定实验结果表明：标定后的4-PSD测量系统在70 mm×70 mm内，测量精度平均为0.49 mm，比标定前降低了90%的误差，能满足大部分高速、高精度机器人末端的非接触式实时测量反馈需求。

船舶、飞机等发动机为减小体积，采用斜口管路焊接代替弯头连接，管路系统中端头位姿是焊接对齐的前提。针对斜口管路端头位姿的高效高精度测量难题，提出了一种通过重建管路轴线以及管路端面进行端头位姿精确测量的方法。通过获取种子圆柱并设计非线性寻优算法提高圆柱拟合精度，通过高精度种子圆柱扩散重建得到管路轴线。通过双曲率阈值搜索方法对管路边缘进行搜索，得到管路端面边缘点整像素坐标。通过对端面提取得到的整像素坐标进行椭圆拟合结合射线求交方法求解端面边缘亚像素坐标，从而避免插值方法计算亚像素坐标受环境光源影响大的问题。最后，使用逐点最小二乘法重建空间投影平面并在平面上得到残差最小空间椭圆，空间椭圆中心即为管路端点，该投影平面即为端面所在平面，实现了对端头位姿的精确测量。实验结果表明，该方法的测量精度达到0.05 mm，角度测量误差小于0.1°，基本满足斜口管路端头的位姿测量精度要求，对管路的装配具有良好的指导意义。

面向电动汽车的电池换电需求，对换电站电池包对接中的锁止机构定位问题，提出了一种基于点云分割的电池包锁止机构6D位姿估计方法。该方法使用YOLOv5网络从场景中分割出锁止机构的点云，并使用体素滤波与移动最小二乘拟合进行点云的滤波与平滑；通过引入点云分割网络预测点云标签，为快速点特征直方图特征加入全局语义特征，弥补快速点特征直方图只有点云局部特征的缺陷，并根据该特征进行随机抽样一致性刚体点云配准，估计锁止机构点云的6D位姿，最后使用迭代最近点方法算法校正位姿估计结果。实验结果表明，基于点云分割的锁止机构6D位姿估计算法精度较高，可以克服环境噪声导致的误匹配，精确获取锁止机构位姿，其位姿估计的角度误差可以达到1.90°，位移误差可以达到1.4 mm，RMSE可以达到1.5 mm，为换电站电池对接定位提供了有效的解决途径。