本研究提出了一种基于因果关系的决策框架，以提高自主移动机器人在动态环境中的决策能力。该框架通过建模因果关系，预测电池使用情况和人类干扰，从而提升任务执行的效率和安全性。研究表明，因果推理显著增强了机器人在共享环境中的运作能力。

本研究探讨了自主移动机器人在公共空间中遵循社会规范的导航方法。通过课程学习提升强化学习的泛化性能，使用多模态感知学习分析社交机器人导航决策，结果表明多模态学习优于单模态学习。研究还开源了相关代码，以促进未来研究。