Sense4HRI: A ROS 2 HRI Framework for Physiological Sensor Integration and Synchronized Logging

📄 arXiv: 2603.19914v1 📥 PDF

作者: Manuel Scheibl, Julian Leichert, Sinem Görmez, Britta Wrede

分类: cs.HC, cs.RO

发布日期: 2026-03-20

备注: 6 pages, 3 figures, submitted at IEEE RO-MAN 2026

💡 一句话要点

Sense4HRI：用于生理传感器集成和同步日志记录的ROS 2人机交互框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 ROS 2 生理传感器 用户状态估计 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有ROS 2 HRI框架缺乏对生理信号集成的标准化支持，阻碍了用户心理状态的准确评估。
  2. Sense4HRI框架通过集成生理传感器、用户状态推断和多模态融合，实现了对用户心理状态的更鲁棒评估。
  3. 该框架提供可重用接口和同步日志记录功能，促进了ROS 2 HRI系统中多模态数据的互操作性和可追溯性分析。

📝 摘要（中文）

生理信号在人机交互(HRI)中对于评估用户心理状态越来越重要，但基于ROS 2的HRI框架仍然缺乏可重用的支持，以标准化方式集成此类数据流。因此，我们提出了Sense4HRI，这是一个适用于ROS 2中人机交互的改进框架，集成了生理测量和导出的用户状态指标。该框架被设计为可扩展的，允许集成额外的生理传感器、它们的解释以及多模态融合，从而提供对用户心理状态的稳健评估。此外，它还引入了用于带时间戳的生理时间序列数据的可重用接口，并支持生理信号与实验上下文的同步日志记录，从而在基于ROS 2的HRI系统中实现可互操作和可追溯的多模态分析。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于ROS 2的人机交互框架在集成生理传感器数据方面缺乏标准化的、可重用的支持。这使得研究人员难以有效地利用生理信号来估计用户的心理状态，从而限制了人机交互系统的智能化水平。现有的方法通常需要针对不同的传感器和数据格式进行定制开发，缺乏通用性和可扩展性。

核心思路：Sense4HRI的核心思路是构建一个可扩展的ROS 2框架，该框架能够以标准化的方式集成各种生理传感器数据，并提供用于用户状态推断和多模态融合的可重用组件。通过提供统一的数据接口和同步日志记录功能，该框架旨在简化生理数据在人机交互系统中的应用，并促进多模态数据的互操作性和可追溯性分析。

技术框架：Sense4HRI框架包含以下主要模块：1) 传感器集成模块：负责从各种生理传感器获取数据，并将其转换为标准化的ROS 2消息格式。2) 用户状态推断模块：利用机器学习或规则引擎等方法，从生理数据中推断用户的心理状态指标，如压力水平、认知负荷等。3) 多模态融合模块：将生理数据与其他模态的数据（如语音、视觉）进行融合，以提高用户状态评估的准确性和鲁棒性。4) 日志记录模块：支持生理信号与实验上下文的同步日志记录，以便进行离线分析和模型训练。

关键创新：Sense4HRI的关键创新在于其标准化的数据接口和可重用的组件，这使得研究人员能够轻松地集成新的生理传感器和用户状态推断算法。此外，该框架的同步日志记录功能也为多模态数据的分析提供了便利。与现有方法相比，Sense4HRI更加通用、可扩展和易于使用。

关键设计：Sense4HRI框架使用ROS 2的消息传递机制来实现模块之间的通信。框架定义了一系列标准化的ROS 2消息类型，用于表示生理数据和用户状态指标。为了支持不同类型的生理传感器，框架提供了可扩展的传感器驱动接口。用户状态推断模块可以使用各种机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。框架还支持自定义的日志记录格式和数据存储方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了Sense4HRI框架，它通过提供标准化的数据接口和可重用的组件，简化了生理数据在ROS 2人机交互系统中的集成和应用。该框架支持多种生理传感器和用户状态推断算法，并提供了同步日志记录功能，为多模态数据的分析提供了便利。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但其通用性和可扩展性为未来的研究和应用奠定了基础。

🎯 应用场景

Sense4HRI框架可广泛应用于各种人机交互场景，例如：辅助机器人、康复机器人、教育机器人等。通过实时监测用户的生理状态，机器人可以根据用户的需求和情绪进行自适应调整，从而提供更个性化、更舒适的交互体验。此外，该框架还可以用于研究用户在人机交互过程中的心理状态变化，为机器人行为的设计和优化提供依据。

📄 摘要（原文）

Physiological signals are increasingly relevant to estimate the mental states of users in human-robot interaction (HRI), yet ROS 2-based HRI frameworks still lack reusable support to integrate such data streams in a standardized way. Therefore, we propose Sense4HRI, an adapted framework for human-robot interaction in ROS 2 that integrates physiological measurements and derived user-state indicators. The framework is designed to be extensible, allowing the integration of additional physiological sensors, their interpretation, and multimodal fusion to provide a robust assessment of the mental states of users. In addition, it introduces reusable interfaces for timestamped physiological time-series data and supports synchronized logging of physiological signals together with experiment context, enabling interoperable and traceable multimodal analysis within ROS 2-based HRI systems.