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本产品属于机器人导航与路径规划技术领域，具体涉及一种基于多模态生成变分自编码器（Multimodal Generative CVAE）的室内服务机器人社交导航轨迹预测方法，旨在通过多模态信息输入，结合社交交互、环境地图和动态模型等多种因素，实现对室内环境中机器人和人类未来轨迹的多样性预测。

本产品旨在解决现有轨迹预测方法在复杂社交场景中的不足，提出了一种基于多模态生成变分自编码器（Multimodal Generative CVAE）的机器人社交导航轨迹预测方法。通过对历史轨迹、环境信息、社交互动等多模态信息进行建模和联合解码，能够生成多样化且符合社交规范的未来轨迹。

该方法具体包含以下几个关键创新点：

多模态数据融合：本方法结合了机器人和人类的历史轨迹信息、环境地图信息以及人-人、人与机器人之间的社交交互信息，充分考虑了复杂环境中的多样性因素。

变分自编码器架构：基于生成式变分自编码器，通过学习历史轨迹和社交互动模式，生成多样性未来轨迹。

动态模型调整：利用运动学约束模型，对生成的轨迹进行动态调整，使其符合机器人和人类的物理运动限制，提高预测结果的现实性和有效性。