本书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。