歩容解析
この信号によって、各マーカーの位置が三角測量で求められる。反射式に比べた長所として、それぞれのマーカーがあらかじめ割り振られた波長を発信するため、それで各マーカーを識別できることである。
MEMS による慣性センサー、生体力学モデル、センサー・フュージョン・アルゴリズムに基づいた(カメラ無しの)システムがある。全身あるいは体の一部に対応したこうしたシステムは、照明条件に関係なく屋内・屋外で使用できる。
マーカーを使わないマーカーレス・システムは、一つもしくは複数の2.5次元深度のセンサーを使い、一続きの画像から関節の位置を直接計算する。マーカーレス・システムは自然な環境で非侵襲的な人間の歩容解析を可能にする。マーカーを使わないことは、歩容計測と解析技術の応用範囲を拡大し、計測の準備時間を大きく短縮させ、あらゆる場面で能率的で正確な動作評価を可能にする。現在、主なマーカーレス・システムは、一つもしくは複数のカメラを備えたスタジオで撮影した動画を元にモーションキャプチャするというものである。また今日では、深度センサーをもとにした医療用の歩容解析が広まりつつある。深度センサーは深度情報を計測可能で、2.5次元深度の画像が得られるため、前景/背景の識別を効果的に簡略化でき、単眼カメラであっても被験者のポーズを明確に捉えられる。
また、力の空間分布を見るために足裏の圧力分布を調べる機器が用いられる。これらで分かった情報を、人体の各部位に関する既知の動力学と照らし合わせることで、歩行サイクルの各段階における各関節の力の、正味の力と正味のモーメントを計算可能にする、運動に関するニュートン・オイラーの式に基づいた各方程式を解けるようになる。
しかし、動力学からは四肢の伸筋・屈筋といったひとかたまりの筋肉の情報が得られるだけで、各々の筋繊維の状態は分からない。ある動作に各々の筋繊維がどう作用しているかは、筋電位を調べる必要がある。多くの施設が、筋電位(例えば脚の)を調べるため、皮膚に取り付ける表面電極を使っている。これにより筋肉の興奮時間を調べることができ、ある程度はそれらの規模、ひいてはそれらが歩行にどの程度影響しているかも調べられる。運動学的あるいは動力学的、筋電位における標準的様態からの逸脱は、特定の病理診断や、治療結果の予測、効果的なリハビリテーション計画の立案に役立てられる。