[en] Self-tracking and monitoring when exercising has become an uprising topic over the past few years due to the raising awareness of the importance of keeping a physically active life in order to be healthy and avoid illness. Thanks to the wearable sensors that we can find embedded in nearly all smartphones we can find a great amount of software applications on the market that can measure and record even surprising details of our every move. However, all of these applications are generally useless for manual wheelchair users since the algorithms they use are mostly related to the body kinematics of non-disabled people. Therefore, in an attempt of filling up this void, some groups of researchers in some universities have started different studies regarding the movement and necessities of this particular group of our society. Following this initiative, the Intelligent Data Analysis department of HEIG-VD has started its own project, aiming to develop a complete self-tracking system for manual wheelchair users. Since one of the goals of this project is for the final product to be low-cost, a study is required to determine the relevance and necessity of each of the components. The project concerning this document is focused on determining whether the contribution of one of the sensors currently used for the system, more precisely three load cells, can be substituted by an estimation obtained with machine learning based techniques from the rest of the sensors used in order to consider its future removal.

[es] El auto-seguimiento y supervisión durante el ejercicio se ha ido convirtiendo en un tema de creciente interés en los últimos años debido a la mayor concienciación de la importancia de mantener una vida físicamente activa para mantener un buen nivel de salud y evitar enfermedades. Gracias a los sensores que hoy en día pueden encontrarse equipados en la gran mayoría de los smartphones, existen multitud de aplicaciones en el mercado que son capaces de captar incluso sorprendentes detalles de nuestros movimientos. No obstante, todas estas aplicaciones resultan generalmente inútiles para usuarios de sillas de ruedas ya que suelen utilizar algoritmos basados en la cinemática del cuerpo de personas sin ningún tipo de discapacidad. Debido a esto, en un intento de llenar este vacío de oferta, algunos grupos de investigadores en algunas universidades han empezado estudios centrados en las características de movimiento y necesidades de este particular grupo de nuestra sociedad. Siguiendo esta iniciativa, el departamento de Análisis Inteligente de Datos de la HEIG-VD ha comenzado su propio proyecto con el objetivo de desarrollar un sistema de auto-seguimiento completo para usuarios de silla de ruedas. Como uno de los puntos de interés es que el producto final sea económico, es necesario estudiar la relevancia de cada uno de los componentes. El Proyecto al que se refiere este documento pretende determinar si la contribución de un tipo de los sensores usados actualmente, particularmente tres medidores de fuerza, puede ser substituida por una estimación obtenida mediante técnicas basadas en aprendizaje automático a partir de los demás sensores con el propósito de considerar su futura eliminación.