6자유도 자세 추정이란 3차원 공간에서 물체의 위치(x, y, z 평행이동 3자유도)와 방향(롤·피치·요 회전 3자유도)을 동시에 복원하여 카메라 좌표계 기준의 완전한 강체 변환(SE(3))을 출력하는 기술이다. 로봇이 물체를 파지하거나 조립하려면 물체가 어디에 있는지뿐 아니라 어떤 방향으로 놓여 있는지를 정확히 알아야 하므로, 단순한 위치 정보만으로는 안정적인 조작이 불가능하다. 산업용 빈 피킹 시스템에서 무작위로 쌓인 볼트나 부품의 6D 자세를 추정해 로봇팔의 파지 궤적을 생성하는 것이 대표적인 활용 사례다. 딥러닝 기반 방법은 크게 두 갈래로 나뉘는데, RGB(-D) 이미지에서 회전 행렬(SO(3))이나 쿼터니언을 직접 회귀하는 방식과, 2D 키포인트를 예측한 뒤 PnP 알고리즘으로 자세를 복원하는 방식이 있다. 2D 물체 검출이 이미지 평면 내 바운딩 박스만 제공하는 것과 달리, 6D 자세 추정은 깊이 및 회전 정보를 모두 포함한 SE(3) 변환 행렬을 출력한다는 점에서 구분된다.