設計更具魯棒性的算法以應對不同個體和步態模式的變化，可以採用以下幾種策略。首先，應用數據增強技術，例如隨機時間拉伸、旋轉和噪聲添加，以擴大訓練數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。其次，考慮使用集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，以減少單一模型在特定步態模式下的偏差。此外，利用遷移學習技術，將在大規模數據集上訓練的模型應用於特定的步態分析任務，可以有效提高模型在新環境或新個體上的表現。最後，設計自適應算法，使其能夠根據實時數據調整參數，從而提高對不同步態模式的適應性和魯棒性。