StretchBot: A Neuro-Symbolic Framework for Adaptive Guidance with Assistive Robots
作者: Luca Vogelgesang, Ahmed Mehdi Soltani, Mohammadhossein Khojasteh, Xinrui Zu, Stefano De Giorgis, Madalina Croitoru, Filip Ilievski
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-04-01
💡 一句话要点
提出StretchBot以解决助理机器人适应性指导问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 助理机器人 自适应指导 多模态感知 知识图谱 语言模型 康复训练 用户体验
📋 核心要点
- 现有助理机器人系统大多采用脚本化方式，缺乏对用户状态和环境的动态适应能力。
- StretchBot结合多模态感知与知识图谱驱动的语言模型推理，实现了自适应的助理指导。
- 实验结果显示，自适应指导在感知适应性和上下文相关性上优于脚本化指导，后者在流畅性和可预测性上表现良好。
📝 摘要（中文）
助理机器人在家庭和医疗环境中支持身体健康的潜力日益增长，例如通过指导用户进行拉伸或康复训练。然而，现有系统大多是脚本化的，限制了其适应用户状态、环境背景和交互动态的能力。本文提出了StretchBot，一个混合神经符号机器人教练，用于自适应的助理指导。该系统结合了多模态感知与基于知识图谱的大型语言模型推理，以支持在短时间拉伸会话中的上下文感知调整，同时保持结构化的例程。我们还报告了对三名参与者进行的脚本化与自适应指导的探索性比较。结果表明，自适应条件提高了感知的适应性和上下文相关性，而脚本化指导在流畅性和可预测性方面仍具竞争力。这些结果初步证明了结构化可操作知识可以帮助基于语言模型的适应在具身助理交互中的应用，同时强调了需要更大规模的长期研究来评估其稳健性、普适性和长期用户体验。
🔬 方法详解
问题定义：现有助理机器人在指导用户进行拉伸或康复训练时，主要依赖于脚本化的指令，无法根据用户的实时状态和环境变化进行调整，导致用户体验不佳。
核心思路：StretchBot通过结合多模态感知和知识图谱驱动的语言模型，提供了一种自适应的指导方式，能够在保持结构化例程的同时，实时调整指导内容以适应用户需求。
技术框架：该系统的整体架构包括感知模块、推理模块和执行模块。感知模块负责收集用户状态和环境信息，推理模块利用知识图谱和语言模型进行上下文分析，执行模块则根据推理结果调整指导内容。
关键创新：StretchBot的主要创新在于其混合神经符号框架，能够将结构化知识与动态推理结合，显著提升了助理机器人的适应性和交互能力。与传统脚本化方法相比，该框架更具灵活性和智能化。
关键设计：系统设计中采用了多模态输入，包括视觉和音频信息，以增强感知能力；推理模块使用了基于知识图谱的语言模型，确保指导内容的上下文相关性；在参数设置上，系统通过反馈机制不断优化指导策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，自适应指导条件下，参与者对指导的适应性和上下文相关性评价显著提高，而脚本化指导在流畅性和可预测性方面仍保持竞争力。这些初步结果为基于知识图谱的自适应指导提供了有力支持，强调了进一步研究的必要性。
🎯 应用场景
StretchBot的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在家庭护理和康复治疗领域。通过提供个性化的指导，助理机器人能够更好地支持用户的身体健康和康复进程，提升用户的参与感和满意度。未来，随着技术的进一步发展，该系统有望在更复杂的环境中应用，甚至扩展到其他类型的助理机器人中。
📄 摘要（原文）
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.