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國立雲林科技大學 機械工程系 任志強所指導 王義中的 應用人體姿態影像技術開發智能電動推車跟蹤系統 （2021），提出電動手推車馬達關鍵因素是什麼，來自於無人搬運車、輪轂馬達、射頻通訊傳輸、影像控制技術、MediaPipe人體姿態辨識演算法。
而第二篇論文元培醫事科技大學 生物醫學工程系福祉科技與醫學工程碩士班 鄒國鳳所指導 彭梓育的 遙控式 電動助行車之設計與實作 （2019），提出因為有 無線遙控、輔具、助行車的重點而找出了 電動手推車馬達的解答。
應用人體姿態影像技術開發智能電動推車跟蹤系統
為了解決電動手推車馬達 的問題，作者王義中 這樣論述：
在現今社會中，無人載具在工業物流中上扮演著相當重要的角色，在搬運輕負載過程中，仍然需要透過人力來進行移動，因此省力效率與輔助動力功能，成為搬運效率的關鍵項目之一，故本研究主要開發一部智能電動手推車設備，利用電動輔助機構進行搬運功能，藉此提升搬運效率與縮短搬運時間，並具備省力與爬升、下降安全輔助功能。本文研究利用市售載重手推車結合電動輪轂馬達作為運載設備，建構一部兩輪輔助動力之電動輔助推車，其目標功能可載重一百五十公斤，具備轉向控制、斜坡煞停等功能，為達到電動輔助推車廣泛應用領域，本文則開發三種控制模式：手動控制、無線遙控、影像跟蹤模式。本文研究開發三種解決方案，手動控制模式透過手推車上的電子
油門與方向旋鈕，提供電動輔助推力，達到省力與安全輔助功能；無線控制模式透過無線射頻晶片整合至自製遙控器，開發自製命令編碼，並達到無線控制多部設備功能，經由實驗無遮擋狀況下，具有距離三百米以上穩定控制車體行走功能；影像跟蹤控制模式透過光學攝影機抓取動態影像畫面，經由Python與OponeCV進行影像處理，並使用Google開發的機器學習模型MediaPipe人體姿態辨識演算法，成功開發出推式控制與拉式控制，兩種電動推車影像控制模式，經由實驗影像辨識具有十五幀以上處理能力，達成人體姿態穩定控制車體行走方向。
遙控式 電動助行車之設計與實作
為了解決電動手推車馬達 的問題，作者彭梓育 這樣論述：
輔助高齡者行走的輔具包括拐杖、助行器及助行車等，若照顧者或治療師能夠為高齡者選配適當輔具，使輔具與人能夠適配，則可發揮最大功效。然而，現有行動輔助裝置仍有需多缺點，例如重量過重、使用費力、無法在靈活度與安全性之間取得平衡或提供調控性等。此外，對於較複雜的行動輔具，若未提供足夠的說明與訓練給使用者，也可能導致的安全疑慮。助行車之輔助程度介於助行器與輪椅之間，可提供更多有助高齡者外出或自力生活的功能，但在結構設計上較為輕便，並採手動式操作為主，使適用對象侷限於健康情形的高齡者，為了擴大適用範圍，本研究嘗試開發行新型助行車，以期增加助行車功能性、安全性及操作便利性；在功能性方面，可作為具有購物籃之
手推助行器，裝載貨物時亦可使用可即煞之半自動模式，使推行更省力、安全。若使用者無力行走，亦可乘坐於座面，並以遙控器控制馬達帶動輪軸自動前行。新型助行車之設計是以先有市售助行車進行改良，增加無刷馬達驅動輔助輪，以電池作為馬達動力來源，並利用無線射頻之手控器控制。本研究並以速限、煞停時間、載重限制及重心位置作為測試參數，並與市售產品比較。測試結果顯示，改良式手推車可依使用者需求選擇低、中、高三種不同程度之輔助動力，剎車距離隨動力的增加而增加。此外，在重心測試方面，新式助行車在10度坡度上下坡時均可維持良好穩定與平衡。與市售產品比較，證實其性能具有競爭優勢及實用價值。關鍵詞：無線遙控、輔具、助行車