发表机构
Incheon National University（仁川国立大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本文提出一种结构化数据采集协议，构建含可穿戴生理信号等数据的多模态数据集，用于分析人形机器人HRI中的用户参与度，弥补现有研究未充分整合生理信号的不足。
AI 中文摘要
本文提出一种实验设计，用于构建多模态数据集以分析人机交互（HRI）中的用户参与度。现有研究主要依赖可观测的行为线索，将生理信号纳入的框架有限。因此，我们提出结构化数据采集协议，构建包含可穿戴生理信号、行为数据及不同任务复杂度水平下自我报告测量值的多模态数据集。
英文摘要
This paper presents an experimental design for constructing a multimodal dataset to analyze user engagement in human-robot interaction (HRI). Prior studies have mainly relied on observable behavioral cues, with limited frameworks integrating physiological signals. We therefore propose a structured data-collection protocol to build a multimodal dataset that includes wearable physiological signals, behavioral data, and self-report measures under different levels of task complexity defined in this experiment.
