目前在工业线上,许多零件装配过程仍然由人工完成。一般的零件装配过程可分为零件初始位姿识别、零件抓取、规划运动轨迹移动零件至待装配位置和精密装配四个步骤。其中精密装配过程对装配精度要求最高,特点是小范围6D运动、零件配合间隙小、接触类型任务。精密装配过程由于遮挡问题、光照对视觉的影响和累计误差等影响,使得精密装配难以解决。因此,本文针对上述问题提出了一种面向精密装配的跨模态图像预测算法。整个算法设计过程包括多模态融合和跨模态图像预测两部分。在多模态融合部分结合视觉信息中RGB图和深度图以及六维力/力矩信息来解决零件遮挡问题,其中提出的自编码器用于编码视觉信息,自编码器使用卷积神经网络和反卷积神经网络实现。尽管存在零件遮挡,自编码器能将潜在位姿信息压缩到一个表征向量中。拼接表征向量和机器人末端力/力矩信息得到一个新的向量作为轴孔装配任务中强化学习的状态输入,决策使用适用于高维连续动作空间的归一化优势函数（Normalized Advantage Functions,NAF）算法,在轴孔装配实验中验证了多模态融合算法可行性。由于所使用的深度信息噪声很大,而视觉信息又容易受光照影响,因此提出了基于机器人末端力/力矩和零件相对位姿信息的跨模态图像预测算法。该算法丢弃了包含有效信息很少的深度图,并将RGB图替换成灰度图以节省计算资源。跨模态图像预测算法预测的实际是图像的表征,首先是通过自监督学习方法获得参考图片和真实图片的表征,然后结合参考图片表征、机器人末端力/力矩和位姿来预测真实图片表征。为了描述表征预测效果,通过自监督学习训练好的模型中的解码网络将预测的表征向量反卷积生成预测图片,然后与原始图片对比。最后,为了验证算法的效率和可靠性,进行了轴孔装配实验,实验中机器人使用力位混合控制实现柔性装配。通过仿真和实验的结果,验证了整个跨模态图像预测算法的有效性和性能。在轴孔装配实验中平移误差和旋转误差阈值分别为3mm和5°,算法实现了装配成功率99%,平均装配步数5步,平均装配时间约5.8秒,满足了精密装配的要求。