歩行は人間の動きのなかで一番特徴のある連鎖運動である．歩行のメカニズムの解明は，足・膝・股関節など下肢障害の治療やリハビリを専門としている整形外科領域などに幅広く関わっている．現在は患者の歩行フォームを判断することの多くは目視で行っており，的確な個人データに基づいた科学的な分析方法を開発することが望まれている．本研究は，人体に着装したモーションセンサを用いて獲得した歩行データを解析し，腰や大腿と下腿の姿勢角を推定する．さらにモーションデータを可視化すると同時に，機械学習を利用しフォームの識別と評価を行える新型の歩行モーションキャプチャシステムを開発している．