La estimación de pose juega un papel crucial en las tecnologías de servicio en órbita. Actualmente, los métodos de estimación de pose basados en el registro de nubes de puntos para naves espaciales no cooperativas aún enfrentan el problema de desalineación debido a características estructurales similares de las nubes de puntos. Este artículo propone un enfoque de estimación de pose para naves espaciales no cooperativas basado en la colaboración de características de nubes de puntos e imágenes ópticas, inspirado en métodos como Oriented FAST y Rotated BRIEF (ORB) y Robust Point Matching (RPM). El método integra descriptores de características ORB con descriptores de características de nubes de puntos, con el objetivo de reducir los desajustes de nubes de puntos bajo la guía de un mecanismo de transformador, mejorando así la precisión de la estimación de pose. Realizamos experimentos de simulación utilizando el conjunto de datos construido. La comparación con métodos existentes muestra que el enfoque propuesto mejora la precisión de la estimación de pose, logrando un error de rotación de 0.84 grados y un error de traducción de 0.022 m en el conjunto de validación. El análisis de robustez revela los límites de estabilidad del método dentro de un intervalo de 30 fotogramas. Los estudios de ablación validan la efectividad tanto de las características ORB como de la capa de transformador. Finalmente, establecimos una plataforma de prueba en tierra, y los resultados de los datos experimentales validaron el valor práctico del método propuesto.