本发明涉及一种融合点云局部特征的6D位姿估计方法，包括以下步骤，首先将三维相机获取的图像分为RGB图像与深度图像，随后提取输入RGB图像的特征信息，解析RGB图像的颜色信息。其次，对于深度点云图像，将局部区域中的点密集连接为局部点网，以了解每个点对其他点的影响，从而调整其特征。再者，将得到的颜色信息与点云深度信息进行逐像素密集融合，将融合结果结合密集融合的全局特征，生成逐像素的估计位姿。将所有像素点的估计位姿输入最终的多层感知机，再对置信度进行平均最大池化，从而预测对象的6D位姿。本发明有效的将点云局部特征信息纳入点要素中，增强了要素描述局部邻域的能力，并在6D位姿估计稳定性、准确率等性能上得到显著提升。