Nous présentons ProxEmo, un nouvel algorithme de prédiction émotionnelle end-to-end conçu pour la navigation autonome de robots socialement conscients parmi les piétons. Notre approche prédit les émotions perçues d’un piéton à partir de son allure de marche, information utilisée ensuite pour guider la navigation du robot en tenant compte des contraintes sociales et proxémiques. Pour classifier les émotions, nous proposons un modèle basé sur la convolution de graphes squelettiques multi-vues, fonctionnant avec une caméra grand public montée sur un robot en mouvement. Notre reconnaissance émotionnelle est intégrée dans un schéma de navigation sans carte, sans faire d’hypothèses sur l’environnement du mouvement des piétons. Elle atteint une précision moyenne de prédiction émotionnelle de 82,47 % sur le jeu de données de référence Emotion-Gait. Nous surpassons les algorithmes actuels de pointe pour la reconnaissance émotionnelle à partir de gaites 3D. Nous mettons en évidence ses avantages en matière de navigation dans des scènes intérieures, à l’aide d’un robot Clearpath Jackal.