Dynamic Modelling and Estimation of Energy Expenditure and Heart Rate During Wheelchair Propulsion

Abstract

Tidligere studier har funnet passende modeller for puls og energiforbruk som responser til aktivitet. Denne masteroppgaven har forsøkt å finne matematiske modeller for både puls og energiforbruk som responser av rullestolkjøring ved kjente hastigheter og stigningsgrader. Ulike modeller ble simulert ved bruk av numeriske integratorer. Modellenes parametere ble identifisert ved hjelp av optimering til å følge trendene i puls- og energiforbruks-målinger samlet i Digital Wheelchair-prosjektet. Målet med masteroppgaven var å undersøke mulige korrelasjoner mellom de identifiserte modell-parameterne og demografiske parametere. Det ble ikke identifisert noen slike korrelasjoner med signifikans. Flere ulike kryssvaliderings metoder ble utforsket for å teste modellens ytelse på usett data. Ved test på usett data ble parameterne estimert ved bruk av gjennomsnitt og lineærregresjon, dette viste lovende resultater. Resultatene fra denne oppgaven er viktige verktøy for avgjørelser om veien videre i Digital Wheelchair-prosjektet.

Prior studies have found suitable models of heart rate and energy expenditure as responses to exercise. This master's thesis aimed to identify mathematical models of heart rate and energy expenditure as responses to wheelchair propulsion at known speeds and inclines. Different models were simulated using numerical integrators. Model parameters were identified through optimization to capture the trend of the heart rate and energy expenditure measurements collected through the Digital Wheelchair project. The aim of the thesis was to investigate possible correlations between identified parameters from fitting the model and demographic parameters. No correlations of significance were found among the parameters or the demographic variables. Several cross-validation scenarios were explored to test the model performance on unseen data. Averaging and linear regression methods were implemented to predict the parameters of the models, and promising results were found. The findings presented in this thesis are valuable tools for decision-making regarding the future directions of the Digital Wheelchair project and experiment design considerations.