نقدم "بروكسيمو" (ProxEmo)، خوارزمية جديدة للتنبؤ بالمشاعر بشكل متكامل (end-to-end) لتحسين توجيه الروبوتات الاجتماعية بين المشاة. تعتمد طريقة عملنا على التنبؤ بالمشاعر المُدرَكة من قبل المشاة بناءً على نمط مشيهم، ثم استخدام هذه التنبؤات لقيادة الروبوت باتجاهات تراعي الاعتبارات الاجتماعية والقيود البيئية (البروكيمية). ولتصنيف المشاعر، نقترح نموذجًا قائمة على تحليل الرسوم البيانية العظمية متعددة الزوايا (multi-view skeleton graph convolution)، يعمل باستخدام كاميرا عادية مثبتة على روبوت متحرك. يتم دمج اعتراف المشاعر هذا في نظام توجيه بدون خرائط (mapless navigation)، ولا يفرض أي افتراضات حول بيئة حركة المشاة. وتحقيق دقة متوسطة في التنبؤ بالمشاعر تبلغ 82.47% على مجموعة بيانات التحقق "إيموشن-غيت" (Emotion-Gait). ونُظهر تفوقنا على الخوارزميات الحالية الأفضل في مجال التعرف على المشاعر من خلال الحركات ثلاثية الأبعاد. كما نسلط الضوء على فوائد هذا النموذج في تحسين التوجيه داخل البيئات الداخلية باستخدام روبوت Clearpath Jackal.