1 殘疾人行走，奇奇怪怪，各種形狀的都有。。。基于閾值的方法，對于每個殘疾人都必須進行調整。。這個工作本身就特別難，要自動的從僅有的有限的幀中，學習出一個閾值參數，并用學習到的閾值參數來劃分我們的周期。。這個問題很難。
2 殘疾人走路的話，僅僅通過腳步約束是不容易達到腳步約束的準確判斷的，特別是當我們的數據噪聲比較大，殘疾人走路的姿勢比較奇異，周期條件不滿足。。。我們需要加入根關節的關系。。這個推理是顯然的。。當我們要進行末端運動分析的時候，我們需要用到的是Inverse Kinematic進行計算，我們必然要知道根關節的信息，然后去反算末端的運動情況。
當然人的行走與普通的末端執行器當然不同，我們動力的提供者，不是根關節，而是腳步與地面的摩擦。在運動過程中，個體還需要維持自身的平衡！
關于平衡問題可以考慮到ZMP算法。。
3 進行腳步周期劃分，那么我們就要準確或者比較完備的定義什么是腳步周期，如何一個腳步算作腳步周期。如果這個定義太嚴格，顯然不合適。。如果這個定義太寬松，我們將也會得到trick的答案。
擺動腿的擺動角應該有變話。。
擺動角怎么算的問題。。root上有四個點。。構成一個體。但是我們行走的時候，應該按照root點來進行計算嗎？。。。顯然不能。。如果人做圓規一樣的運動。。那應當也算作是一種殘疾人的行走方式。。但是此時，我們兩腿之間完全沒有角度信息，同樣，小腿和大腿之間也不具有角度信息。。但這應當是不允許的。。所以我們計算角度信息的時候，需要考慮不僅僅是我們root的朝向，還應當考慮我的前進方向。
root的朝向很好計算，只要算腰上四點剛體即可。
前進方向的計算，如果做圓規運動，我們只需要連接某一只腳的前后不動點，可以近似估計?；蛘咦鲆徊郊訖嗟臄M合。。
如果非圓規運動，那么計算前進方向也很好計算。
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其他類型的方法，只有結合進去。然后一點一點想了。。