論文の概要: StretchBot: A Neuro-Symbolic Framework for Adaptive Guidance with Assistive Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00628v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 08:33:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.907678
- Title: StretchBot: A Neuro-Symbolic Framework for Adaptive Guidance with Assistive Robots
- Title（参考訳）: StretchBot: 補助ロボットによる適応誘導のためのニューロシンボリックフレームワーク
- Authors: Luca Vogelgesang, Ahmed Mehdi Soltani, Mohammadhossein Khojasteh, Xinrui Zu, Stefano De Giorgis, Madalina Croitoru, Filip Ilievski,
- Abstract要約: 適応型補助誘導のためのハイブリッド型ニューロシンボリックロボットコーチであるStretchBotについて紹介する。
このシステムは,マルチモーダル認識と知識グラフに基づく大規模言語モデル推論を組み合わせることで,文脈対応の調整を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.984322678889972
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Assistive robots have growing potential to support physical wellbeing in home and healthcare settings, for example, by guiding users through stretching or rehabilitation routines. However, existing systems remain largely scripted, which limits their ability to adapt to user state, environmental context, and interaction dynamics. In this work, we present StretchBot, a hybrid neuro-symbolic robotic coach for adaptive assistive guidance. The system combines multimodal perception with knowledge-graph-grounded large language model reasoning to support context-aware adjustments during short stretching sessions while maintaining a structured routine. To complement the system description, we report an exploratory pilot comparison between scripted and adaptive guidance with three participants. The pilot findings suggest that the adaptive condition improved perceived adaptability and contextual relevance, while scripted guidance remained competitive in smoothness and predictability. These results provide preliminary evidence that structured actionable knowledge can help ground language-model-based adaptation in embodied assistive interaction, while also highlighting the need for larger, longitudinal studies to evaluate robustness, generalizability, and long-term user experience.
- Abstract（参考訳）: 補助ロボットは、例えば、ストレッチやリハビリテーションのルーチンを通じてユーザーを誘導することで、家庭や医療環境における身体的幸福を支援する可能性が高まっている。
しかし、既存のシステムはほとんどスクリプト化されており、ユーザ状態、環境コンテキスト、インタラクションのダイナミクスに適応する能力を制限する。
本稿では,適応的補助指導のためのハイブリッド型ニューロシンボリック・ロボット・コーチであるStretchBotを紹介する。
マルチモーダル認識と知識グラフに基づく大規模言語モデル推論を組み合わせることで、構造化されたルーチンを維持しながら、短いストレッチセッション中にコンテキスト認識の調整をサポートする。
システム記述を補完するため,スクリプトと適応誘導の探索的パイロット比較を3人の被験者に報告した。
パイロット実験の結果,適応条件は適応性と文脈的関連性を向上し,スムーズさと予測可能性に競争力を維持した。
これらの結果は, 構造化可能な知識が, 言語モデルに基づく支援的相互作用の具体的適応に有効であることを示すとともに, 堅牢性, 汎用性, 長期ユーザエクスペリエンスを評価するための, より大規模な縦断的研究の必要性を強調する。
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