本发明提供了一种基于对称感知的六自由度物体姿态估计方法及系统，适用于对称物体，方法包括：使用预设的实例分割算法分割RGBD数据中的待估计物体；输入到预设的神经网络，预测物体的姿态；使用物体对称感知算法作为损失函数进行损失计算，并反向训练神经网络、其中，物体对称感知算法是具有对称感知的对称不变性姿态距离度量，利用旋转对称的方式找出具有相同姿态表征的表达，并基于待估计物体的对称特性作为损失代价计算。本发明的方案针对对称物体的旋转多义性问题,提出的对称感知表达算法可以准确估计对称物体的姿态，有效消除对称物体的局部最优情况，引导神经网络进入正确的状态，使得网络学习到正确的参数。