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內容簡介： 本书致力于介绍机器人智能装配策略的最新进展。书中涵盖了与机器人装配策略相关的多个视角，包括感知、基于模型的控制和基于学习的控制。本书的第一部分介绍了现有方法的背景及其不足。第二部分深入探讨了如何提高基于学习的多视角立体视觉系统的准确性和计算效率，以及缩小深度传感器在模拟与现实之间的差距。这些技术提升了机器人对装配环境几何信息的感知能力。第三部分详细描述了基于模型的策略。第四部分则介绍了针对通用PiH任务的最先进学习策略。这些策略通过利用学习算法，增强了机器人的通用性。借助深度学习的力量，机器人能够适应新的装配场景，并高效处理更广泛的组件。此外，作者还探讨了加速现有学习算法训练过程的技术，以实现更快的部署和性能提升。 關於作者： 徐静，清华大学长聘副教授、博士生导师，密西根州立大学电子系，博士后。在教学方面从事研究生课程：机器人与仿生学；本科生课程：机械设计基础(1)、机器人与智能制造探索（1）。科研方面从事研究领域：机器人三维视觉和触觉、机器人智能控制、仿生机器人、智能制造。围绕机器人的感知与控制，先后承担了国家自然基金联合基金重点项目、面上项目，国家重点研发计划课题及子课题，北京市自然基金联合基金重点项目，校企合作项目三十余项，发表学术论文100余篇，其中SCI期刊论文80余篇；授权发明专利60余项。担任Robotica期刊副主编，IEEE机器人与自动化学会助理副主席、中国自动化学会机器人专业委员会等多个专委会的委员。

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