背景技术：
1、机器人通常是可重新编程和多功能的操纵器，通常被设计为通过可变的编程运动来移动材料、部件、工具或专用设备以执行任务。机器人可以是物理锚定的操纵器（例如，工业机器人臂）、在整个环境中移动的可移动机器人（例如，使用腿、轮子或基于牵引的机构）、或操纵器和可移动机器人的某种组合。机器人用于各种行业，包括例如制造、仓库物流、运输、危险环境、勘探和医疗保健。
技术实现思路
1、在一些实施方式中，提供了一种方法。该方法包括在由机器人的传感器捕获的图像内定义感兴趣区域，该感兴趣区域包括机器人的环境中的资产，其中资产与资产标识符相关联，基于资产标识符配置计算机视觉模型的至少一个参数，使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，以及当确定应该生成警报时输出警报。
2、在一个方面，定义感兴趣区域包括使用存储在与任务记录相关联的数据结构中的资产信息来定义感兴趣区域。在一个方面，数据结构与在任务记录中指示的第一路径点处捕获图像的动作相关联，并且资产标识符被包括在数据结构中。在一个方面中，所述数据结构包括所述计算机视觉模型的所述至少一个参数。
3、在一个方面，由机器人的传感器捕获的图像是热图像。在一个方面，计算机视觉模型的至少一个参数包括温度阈值。在一个方面，使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报包括：基于对感兴趣区域内的热图像的分析来确定资产的温度，将所确定的资产的温度与温度阈值进行比较，以及当所确定的温度满足或超过温度阈值时确定生成警报。
4、在一个方面中，计算机视觉模型的至少一个参数包括压力阈值、振动阈值或辐射阈值中的一个或多个。在一个方面，输出警报包括在显示器上显示用警报的指示注释的图像的表示。在一个方面，输出警报包括经由至少一个网络向计算设备发送消息，该消息包括警报。在一个方面，该方法还包括在至少一个存储设备上存储图像和指示资产标识符的元数据。
5、在一个方面，感兴趣区域是包括第一资产的第一感兴趣区域，该方法还包括在图像内定义第二感兴趣区域，该第二感兴趣区域包括机器人的环境中的第二资产，并且使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报包括，使用计算机视觉模型处理第一感兴趣区域内的图像数据以确定第一结果，使用所述计算机视觉模型处理所述第二感兴趣区域内的图像数据以确定第二结果，并且至少部分地基于所述第一结果和所述第二结果来确定是否应该生成所述警报。
6、在一个方面，该方法还包括：对于随时间捕获的多个图像中的每一个图像，并且每一个图像其中定义了感兴趣区域，使用计算机视觉模型处理图像的感兴趣区域内的图像数据，以确定与资产相关联的至少一个量，以及基于针对多个图像确定的与资产相关联的至少一个量，生成针对至少一个量的趋势分析。在一个方面，所述至少一个量包括温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。在一个方面，该方法还包括在用户界面上提供针对至少一个量的趋势分析的指示。在一个方面，该方法还包括至少部分地基于趋势分析来生成警报。
7、在一些实施例中，提供了一种机器人。机器人包括感知系统，该感知系统包括被配置为捕获图像的图像传感器和至少一个计算机处理器。至少一个计算机处理器被配置为在由图像传感器捕获的图像内定义感兴趣区域，该感兴趣区域包括机器人的环境中的资产，其中资产与资产标识符相关联，基于资产标识符配置计算机视觉模型的至少一个参数，使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，并且当确定应该生成警报时输出警报。
8、在一个方面，定义感兴趣区域包括使用存储在与任务记录相关联的数据结构中的资产信息来定义感兴趣区域。在一个方面，数据结构与在任务记录中指示的第一路径点处捕获图像的动作相关联，并且资产标识符被包括在数据结构中。在一个方面中，所述数据结构包括所述计算机视觉模型的所述至少一个参数。
9、在一个方面，由机器人的图像传感器捕获的图像是热图像。在一个方面，计算机视觉模型的至少一个参数包括温度阈值。在一个方面，使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报包括：基于对感兴趣区域内的热图像的分析来确定资产的温度，将所确定的资产的温度与温度阈值进行比较，以及当所确定的温度满足或超过温度阈值时确定生成警报。
10、在一个方面中，计算机视觉模型的至少一个参数包括压力阈值、振动阈值或辐射阈值中的一个或多个。在一个方面，输出警报包括在显示器上显示用警报的指示注释的图像的表示。在一个方面，输出警报包括经由至少一个网络向计算设备发送消息，该消息包括警报。在一个方面，至少一个计算机处理器还被配置为在至少一个存储设备上存储图像和指示资产标识符的元数据。在一个方面，感兴趣区域是包括第一资产的第一感兴趣区域，并且至少一个计算机处理器还被配置为在图像内定义第二感兴趣区域，该第二感兴趣区域包括机器人的环境中的第二资产，其中使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，包括：使用计算机视觉模型处理第一感兴趣区域内的图像数据以确定第一结果，使用所述计算机视觉模型处理所述第二感兴趣区域内的图像数据以确定第二结果，并且至少部分地基于所述第一结果和所述第二结果来确定是否应该生成所述警报。
11、在一个方面，所述至少一个计算机处理器还被配置为：对于随时间捕获的多个图像中的每一个图像，并且所述每一个图像其中定义了感兴趣区域，使用计算机视觉模型处理针对该图像的感兴趣区域内的图像数据，以确定与资产相关联的至少一个量，并且基于所确定的与多个图像的资产相关联的至少一个量，生成针对至少一个量的趋势分析。在一个方面，所述至少一个量包括温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。在一个方面，至少一个计算机处理器还被配置为在用户界面上提供针对至少一个量的趋势分析的指示。在一个方面，至少一个计算机处理器还被配置为至少部分地基于趋势分析来生成警报。
12、在一些实施例中，提供了一种编码有多个指令的非暂时性计算机可读介质，所述多个指令在由至少一个计算机处理器执行时执行方法。该方法包括在由机器人的传感器捕获的图像内定义感兴趣区域，所述感兴趣区域包括机器人的环境中的资产，其中资产与资产标识符相关联，基于资产标识符配置计算机视觉模型的至少一个参数，使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，以及当确定应该生成警报时输出警报。
13、在一个方面，定义感兴趣区域包括，使用存储在与任务记录相关联的数据结构中的资产信息来定义感兴趣区域。在一个方面，数据结构与在任务记录中指示的第一路径点处捕获图像的动作相关联，并且资产标识符被包括在数据结构中。在一个方面中，所述数据结构包括所述计算机视觉模型的所述至少一个参数。
14、在一个方面，由机器人的传感器捕获的图像是热图像。在一个方面，计算机视觉模型的至少一个参数包括温度阈值。在一个方面，使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报包括：基于对感兴趣区域内的热图像的分析来确定资产的温度，将所确定的资产的温度与温度阈值进行比较，以及当所确定的温度满足或超过温度阈值时确定生成警报。
15、在一个方面中，计算机视觉模型的至少一个参数包括压力阈值、振动阈值或辐射阈值中的一个或多个。在一个方面，输出警报包括在显示器上显示用警报的指示注释的图像的表示。在一个方面，输出警报包括经由至少一个网络向计算设备发送消息，该消息包括警报。在一个方面，该方法还包括在至少一个存储设备上存储图像和指示资产标识符的元数据。在一个方面，感兴趣区域是包括第一资产的第一感兴趣区域，该方法还包括在图像内定义第二感兴趣区域，该第二感兴趣区域包括机器人的环境中的第二资产，其中使用计算机视觉模型处理感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，包括使用计算机视觉模型处理第一感兴趣区域内的图像数据以确定第一结果，使用所述计算机视觉模型处理所述第二感兴趣区域内的图像数据以确定第二结果，并且至少部分地基于所述第一结果和所述第二结果来确定是否应该生成所述警报。
16、在一个方面，该方法还包括：对于随时间捕获的多个图像中的每一个图像，并且该多个图像中的每一个图像其中定义了感兴趣区域，使用计算机视觉模型处理针对该图像的感兴趣区域内的图像数据，以确定与资产相关联的至少一个量，以及基于针对多个图像所确定的与资产相关联的至少一个量，生成针对至少一个量的趋势分析。在一个方面，所述至少一个量包括温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。在一个方面，该方法还包括在用户界面上提供针对至少一个量的趋势分析的指示。在一个方面，该方法还包括至少部分地基于趋势分析来生成警报。
17、在一些实施方式中，提供了一种方法。该方法包括导航可移动机器人以穿越路线通过环境，在可移动机器人沿着路线的导航期间生成任务记录，所述任务记录包括多个路径点和连接多个路径点的对的边，经由用户界面接收来自用户的第一输入，第一输入命令可移动机器人通过在多个路径点的第一路径点处记录第一传感器数据来执行第一动作，经由所述用户界面接收来自用户的第二输入，该第二输入标识由可移动机器人在第一路径点处捕获的第一传感器数据内的第一资产，并且将第一资产标识符与任务记录中的第一动作相关联，其中第一资产标识符唯一地标识环境中的第一资产。
18、在一个方面，该方法还包括命令可移动机器人运行对应于任务记录的第一任务，当可移动机器人沿着路线到达第一路径点时自动捕获第二传感器数据，以及在至少一个存储设备上自动存储资产标识符作为与第二传感器数据相关联的元数据。在一个方面中，该方法还包括命令可移动机器人执行对应于任务记录的第二任务，当可移动机器人沿着路线到达第一路径点时自动捕获第三传感器数据，以及在至少一个存储设备上自动存储资产标识符作为与第三传感器数据相关联的元数据。在一个方面，该方法还包括在用户界面上显示第二传感器数据和第三传感器数据的指示。在一个方面，所述第二传感器数据和所述第三传感器数据分别包括第二图像数据和第三图像数据，并且所述方法还包括利用计算机视觉模型处理所述第二传感器数据和所述第三传感器数据中的每一个，以分别产生第一输出和第二输出，并且显示所述第二传感器数据和所述第三传感器数据的指示包括，显示具有所述第一输出的指示的所述第二传感器数据，以及显示具有所述第二输出的指示的所述第三传感器数据。
19、在一个方面中，所述方法进一步包括在所述用户界面上提示所述用户提供第二输入，该第二输入标识所述第一传感器数据内的所述第一资产。在一个方面，该方法还包括经由用户界面接收来自用户的第三输入，该第三输入标识由可移动机器人在第一路径点处捕获的第一传感器数据内的第二资产，以及将第二资产标识符与任务记录中的第一动作相关联，其中第二资产标识符唯一地标识环境中的第二资产。在一个方面，该方法还包括经由用户界面接收来自用户的第三输入，第三输入命令可移动机器人通过在多个路径点中的第二路径点处记录第二传感器数据来执行第二动作，经由用户界面接收来自用户的第四输入，该第四输入标识由可移动机器人在第二路径点处捕获的第二传感器数据内的第一资产，以及将第一资产标识符与任务记录中的第二动作相关联。
20、在一些实施例中，提供了一种机器人。所述机器人包括导航系统、感知系统，所述导航系统被配置为导航可移动机器人以穿越路线通过环境，所述感知系统包括被配置为捕获图像的图像传感器，以及至少一个计算机处理器。至少一个计算机处理器配置为在可移动机器人沿着路线的导航期间生成任务记录，该任务记录包括多个路径点和连接多个路径点的对的边，经由用户界面接收来自用户的第一输入，第一输入命令可移动机器人通过在多个路径点的第一路径点处记录第一传感器数据来执行第一动作，经由用户界面接收来自用户的第二输入，其标识由可移动机器人在第一路径点处捕获的第一传感器数据内的第一资产，并且将第一资产标识符与任务记录中的第一动作相关联，其中第一资产标识符唯一地标识环境中的第一资产。
21、在一个方面中，至少一个计算机处理器还被配置为命令可移动机器人运行对应于任务记录的第一任务，当可移动机器人沿着路线到达第一路径点时自动捕获第二传感器数据，并且在至少一个存储设备上自动存储资产标识符作为与第二传感器数据相关联的元数据。在一个方面中，至少一个计算机处理器还被配置为命令可移动机器人执行对应于任务记录的第二任务，当可移动机器人沿着路线到达第一路径点时自动捕获第三传感器数据，并且在至少一个存储设备上自动存储资产标识符作为与第三传感器数据相关联的元数据。在一个方面，所述至少一个计算机处理器还被配置为在用户界面上显示所述第二传感器数据和所述第三传感器数据的指示。在一个方面，所述第二传感器数据和所述第三传感器数据分别包括第二图像数据和第三图像数据，并且所述至少一个计算机处理器还被配置为利用计算机视觉模型处理所述第二传感器数据和所述第三传感器数据中的每一个，以分别产生第一输出和第二输出，并且显示所述第二传感器数据和所述第三传感器数据的指示包括，显示具有所述第一输出的指示的所述第二传感器数据，以及显示具有所述第二输出的指示的所述第三传感器数据。
22、在一个方面中，所述至少一个计算机处理器还被配置为，在所述用户界面上提示所述用户提供第二输入，该第二输入标识所述第一传感器数据内的所述第一资产。在一个方面，至少一个计算机处理器还被配置为经由用户界面接收来自用户的第三输入，该第三输入标识由可移动机器人在第一路径点处捕获的第一传感器数据内的第二资产，并且将第二资产标识符与任务记录中的第一动作相关联，其中第二资产标识符唯一地标识环境中的第二资产。在一个方面中，至少一个计算机处理器还被配置为经由用户界面接收来自用户的第三输入，第三输入命令可移动机器人通过在多个路径点中的第二路径点处记录第二传感器数据来执行第二动作，经由用户界面接收来自用户的第四输入，该第四输入标识由可移动机器人在第二路径点处捕获的第二传感器数据内的第一资产，并且将第一资产标识符与任务记录中的第二动作相关联。
23、在一些实施例中，提供了一种编码有多个指令的非暂时性计算机可读介质，所述多个指令在由至少一个计算机处理器执行时执行方法。该方法包括导航可移动机器人以穿越路线通过环境，在可移动机器人沿着路线的导航期间生成任务记录，该任务记录包括多个路径点和连接多个路径点的对的边，经由用户界面接收来自用户的第一输入，第一输入命令可移动机器人通过在多个路径点的第一路径点处记录第一传感器数据来执行第一动作，经由所述用户界面接收来自用户的第二输入，其标识由可移动机器人在第一路径点处捕获的第一传感器数据内的第一资产，并且将第一资产标识符与任务记录中的第一动作相关联，其中第一资产标识符唯一地标识环境中的第一资产。
24、在一个方面，该方法还包括指示可移动机器人运行对应于任务记录的第一任务，当可移动机器人沿着路线到达第一路径点时，自动捕获第二传感器数据，以及在至少一个存储设备上自动存储资产标识符作为与第二传感器数据相关联的元数据。在一个方面中，该方法还包括命令可移动机器人运行对应于任务记录的第二任务，当可移动机器人沿着路线到达第一路径点时自动捕获第三传感器数据，以及在至少一个存储设备上自动存储资产标识符作为与第三传感器数据相关联的元数据。在一个方面，该方法还包括在用户界面上显示第二传感器数据和第三传感器数据的指示。在一个方面，所述第二传感器数据和所述第三传感器数据分别包括第二图像数据和第三图像数据，并且所述方法还包括利用计算机视觉模型处理所述第二传感器数据和所述第三传感器数据中的每一个，以分别产生第一输出和第二输出，并且显示所述第二传感器数据和所述第三传感器数据的指示包括，显示具有所述第一输出的指示的所述第二传感器数据，以及显示具有所述第二输出的指示的所述第三传感器数据。
25、在一个方面中，所述方法进一步包括在所述用户界面上提示所述用户提供第二输入，该第二输入标识所述第一传感器数据内的所述第一资产。在一个方面，该方法还包括经由用户界面接收来自用户的第三输入，该第三输入标识由可移动机器人在第一路径点处捕获的第一传感器数据内的第二资产，以及将第二资产标识符与任务记录中的第一动作相关联，其中第二资产标识符唯一地标识环境中的第二资产。在一个方面，该方法还包括经由用户界面接收来自用户的第三输入，第三输入命令可移动机器人通过在多个路径点中的第二路径点处记录第二传感器数据来执行第二动作，经由用户界面接收来自用户的第四输入，该第四输入标识由可移动机器人在第二路径点处捕获的第二传感器数据内的第一资产，以及将第一资产标识符与任务记录中的第二动作相关联。
26、在一些实施例中，提供了一种使用可移动机器人随时间监视环境中的物理资产的方法。该方法包括在由可移动机器人随时间捕获的多个图像中的每一个图像内所定义的感兴趣区域内，确定与感兴趣区域中表示的物理资产相关联的至少一个量，其中使用计算机视觉模型来执行确定，该计算机视觉模型是基于与物理资产相关联的资产信息配置的，基于与多个图像的资产相关联的至少一个量，生成针对至少一个量的趋势分析，以及输出趋势分析的指示。
27、在一个方面，所述至少一个量包括温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。在一个方面，输出趋势分析的指示包括在用户界面上提供趋势分析的指示。在一个方面，该方法还包括至少部分地基于趋势分析来生成警报。
28、前述装置和方法实施例可以利用上面描述的或下面进一步详细描述的方面、特征和动作的任何合适的组合来实现。从以下结合附图的描述中，可以更全面地理解本教导的这些和其他方面、实施例和特征。
1.一种方法，包含：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，定义所述感兴趣区域包含，使用存储在与任务记录相关联的数据结构中的资产信息来定义所述感兴趣区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据结构包括所述计算机视觉模型的所述至少一个参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，由所述机器人的所述传感器捕获的所述图像是热图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述计算机视觉模型的所述至少一个参数包含温度阈值。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，使用所述计算机视觉模型处理所述感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，包含：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算机视觉模型的所述至少一个参数包含压力阈值、振动阈值或辐射阈值中的一个或多个。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，输出所述警报包含在显示器上显示用所述警报的指示注释的所述图像的表示。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，输出所述警报包含经由至少一个网络向计算设备发送消息，所述消息包括所述警报。
11.根据权利要求1所述的方法，还包含：
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述感兴趣区域是包括第一资产的第一感兴趣区域，所述方法还包含：
13.根据权利要求1所述的方法，还包含：
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述至少一个量包括温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。
15.根据权利要求13所述的方法，还包含：
16.根据权利要求14所述的方法，还包含：
17.一种机器人，包含：
18.根据权利要求17所述的机器人，其中，定义所述感兴趣区域包含，使用存储在与任务记录相关联的数据结构中的资产信息来定义所述感兴趣区域。
19.根据权利要求18所述的机器人，其中，
20.根据权利要求18所述的机器人，其中，所述数据结构包括所述计算机视觉模型的所述至少一个参数。
21.根据权利要求17所述的机器人，其中，由所述机器人的所述图像传感器捕获的所述图像是热图像。
22.根据权利要求21所述的机器人，其中，所述计算机视觉模型的所述至少一个参数包含温度阈值。
23.根据权利要求22所述的机器人，其中，使用所述计算机视觉模型处理所述感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，包含：
24.根据权利要求17所述的机器人，其中，所述计算机视觉模型的所述至少一个参数包含压力阈值、振动阈值或辐射阈值中的一个或多个。
25.根据权利要求17所述的机器人，其中，输出所述警报包含在显示器上显示用所述警报的指示注释的所述图像的表示。
26.根据权利要求17所述的机器人，其中，输出所述警报包含经由至少一个网络向计算设备发送消息，所述消息包括所述警报。
27.根据权利要求17所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
28.根据权利要求17所述的机器人，其中，所述感兴趣区域是包括第一资产的第一感兴趣区域，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
29.根据权利要求17所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
30.根据权利要求29所述的机器人，其中，所述至少一个量包含温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。
31.根据权利要求29所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
32.根据权利要求30所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
33.一种编码有多个指令的非暂时性计算机可读介质，所述多个指令在由至少一个计算机处理器执行时执行一种方法，所述方法包含：
34.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，定义所述感兴趣区域包含，使用存储在与任务记录相关联的数据结构中的资产信息来定义所述感兴趣区域。
35.根据权利要求34所述的非暂时性计算机可读介质，其中，
36.根据权利要求34所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述数据结构包括所述计算机视觉模型的所述至少一个参数。
37.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，由所述机器人的所述传感器捕获的所述图像是热图像。
38.根据权利要求37所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述计算机视觉模型的所述至少一个参数包含温度阈值。
39.根据权利要求38所述的非暂时性计算机可读介质，其中，使用所述计算机视觉模型处理所述感兴趣区域内的图像数据以确定是否应该生成警报，包含：
40.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述计算机视觉模型的所述至少一个参数包含压力阈值、振动阈值或辐射阈值中的一个或多个。
41.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，输出所述警报包含在显示器上显示用所述警报的指示注释的所述图像的表示。
42.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，输出所述警报包含经由至少一个网络向计算设备发送消息，所述消息包含所述警报。
43.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包含：
44.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述感兴趣区域是包括第一资产的第一感兴趣区域，所述方法还包含：
45.根据权利要求33所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包含：
46.根据权利要求45所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述至少一个量包含温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。
47.根据权利要求45所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包含：
48.根据权利要求46所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包含：
49.一种方法，包含：
50.根据权利要求49所述的方法，还包含：
51.根据权利要求50所述的方法，还包含：
52.根据权利要求51所述的方法，还包含：
53.根据权利要求52所述的方法，其中，所述第二传感器数据和所述第三传感器数据分别包含第二图像数据和第三图像数据，并且其中，所述方法还包含：
54.根据权利要求49所述的方法，还包含：
55.根据权利要求49所述的方法，还包含：
56.根据权利要求49所述的方法，还包含：
57.一种机器人，包含：
58.根据权利要求57所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
59.根据权利要求58所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
60.根据权利要求59所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
61.根据权利要求60所述的机器人，其中，所述第二传感器数据和所述第三传感器数据分别包含第二图像数据和第三图像数据，并且其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
62.根据权利要求57所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
63.根据权利要求57所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
64.根据权利要求57所述的机器人，其中，所述至少一个计算机处理器还被配置为：
65.一种编码有多个指令的非暂时性计算机可读介质，所述多个指令在由至少一个计算机处理器运行时执行一种方法，所述方法包含：
66.根据权利要求65所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法还包含：
67.根据权利要求66所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法还包含：
68.根据权利要求67所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法还包含：
69.根据权利要求68所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述第二传感器数据和所述第三传感器数据分别包含第二图像数据和第三图像数据，并且其中，所述方法还包含：
70.根据权利要求65所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法还包含：
71.根据权利要求65所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法还包含：
72.根据权利要求65所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法还包含：
73.一种使用可移动机器人随时间监视环境中的物理资产的方法，所述方法包含：
74.根据权利要求73所述的方法，其中，所述至少一个量包含温度、压力、振动和辐射数量中的一个或多个。
75.根据权利要求73所述的方法，其中，输出所述趋势分析的指示包含在用户界面上提供所述趋势分析的所述指示。
76.根据权利要求73所述的方法，还包含：
