Hệ thống sử dụng camera RGB-D gắn trên robot di động để thu thập dữ liệu dáng đi người trong thời gian thực.  

• Tư thế 3D của chi dưới được ước lượng bằng cách kết hợp dữ liệu chiều sâu và khung xương 2D từ ảnh RGB.  
• - Hệ thống sử dụng ORB-SLAM để định vị camera và chuyển đổi tư thế người sang hệ tọa độ chuẩn.  
• - Áp dụng bộ lọc Kalman để dự đoán và làm mượt chuyển động khớp trong môi trường động.  
• - Dữ liệu thực nghiệm thu từ 16 người với 6 kiểu dáng đi: bình thường, xoay trong, xoay ngoài, rơi bàn chân, sấp bàn chân, ngửa bàn chân.  
• - Các đặc trưng góc khớp được trích xuất để huấn luyện mô hình SVM và BiLSTM nhằm phân loại dáng đi.  
• - Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong nhận diện dáng đi bất thường, đặc biệt với các kiểu rõ rệt như rơi bàn chân hay xoay bàn chân.