Przedmiotem niniejszej pracy jest rozwój metodyki analizy kinematycznej chodu, wykorzystującej dane pozyskane za pomocą czujnika głębi Kinect od Microsoft przetwarzane w środowisku MATLAB. Głównym zadaniem jest wyznaczanie kątów w stawach biodrowych, kolanowych i skokowych, co ma kluczowe znaczenie w kinematycznej analizie chodu człowieka. Zakres pracy obejmuje także rozwój aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika, która wspomaga analizę chodu.

W pracy skupiono się na rozwoju algorytmów przetwarzania danych, które pozwalają na analizowanie ruchów ciała, na podstawie estymat trójwymiarowych współrzędnych położenia punktów charakterystycznych na ciele człowieka pozyskanych przy pomocy czujnika głębi Microsoft Kinect. Wyznaczanie położenia stawów i analiza kinematyczna opierają się na poddaniu danych procedurze przetwarzania. Zaimplementowana metoda przetwarzania danych obejmuje wygładzanie danych, które służy do tłumienia błędów pomiarowych, zwiększając tym samym dokładność wyników, a także inne aspekty analizy biomechanicznej chodu takie jak wyznaczanie prędkości przemieszczania się osoby badanej czy też wyznaczanie momentów postawienia stóp na podstawie odległości przednio-tylnej między kolanami. Wyniki tej analizy mają potencjalne zastosowanie w różnych obszarach, w tym w medycynie rehabilitacyjnej, biomechanice oraz w projektowaniu ergonomicznym urządzeń wspomagających chód. Badanie obejmuje szczegółowy przegląd literatury, testowanie metod na danych rzeczywistych i ocenę ich skuteczności. Faza testowania skupiała się na weryfikacji skuteczności algorytmów w realnych warunkach, z wykorzystaniem rzeczywistych danych reprezentujących chód kilku osób, co pozwoliło na ocenę skuteczności i potencjalnych ograniczeń opracowanych metod. W pracy zastosowano podejście, które łączy założenia biomechaniki z wykorzystaniem technologii czujnika głębi. Opracowany algorytm został przetestowany i zweryfikowany pod kątem jego zdolności do dokładnego śledzenia i analizy ruchu ciała ludzkiego. Opracowana metoda analizy chodu człowieka jest obiecująca z punktu widzenia możliwości jej zastosowania w praktyce klinicznej oraz w dalszych badaniach nad biomechaniką ruchu.