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本產(chǎn)品屬于機器人導航與路徑規(guī)劃技術領域，具體涉及一種基于多模態(tài)生成變分自編碼器（Multimodal Generative CVAE）的室內(nèi)服務機器人社交導航軌跡預測方法，旨在通過多模態(tài)信息輸入，結合社交交互、環(huán)境地圖和動態(tài)模型等多種因素，實現(xiàn)對室內(nèi)環(huán)境中機器人和人類未來軌跡的多樣性預測。

本產(chǎn)品旨在解決現(xiàn)有軌跡預測方法在復雜社交場景中的不足，提出了一種基于多模態(tài)生成變分自編碼器（Multimodal Generative CVAE）的機器人社交導航軌跡預測方法。通過對歷史軌跡、環(huán)境信息、社交互動等多模態(tài)信息進行建模和聯(lián)合解碼，能夠生成多樣化且符合社交規(guī)范的未來軌跡。

該方法具體包含以下幾個關鍵創(chuàng)新點：

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：本方法結合了機器人和人類的歷史軌跡信息、環(huán)境地圖信息以及人-人、人與機器人之間的社交交互信息，充分考慮了復雜環(huán)境中的多樣性因素。

變分自編碼器架構：基于生成式變分自編碼器，通過學習歷史軌跡和社交互動模式，生成多樣性未來軌跡。

動態(tài)模型調(diào)整：利用運動學約束模型，對生成的軌跡進行動態(tài)調(diào)整，使其符合機器人和人類的物理運動限制，提高預測結果的現(xiàn)實性和有效性。