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El sensor Microsoft Kinect V2 ha sido ampliamente utilizado en estudios de análisis de la marcha humana; sin embargo, su precisión suele evaluarse mediante comparaciones tradicionales con sistemas certificados, lo que podría subestimar su verdadero desempeño.
Una investigación reciente propone un enfoque innovador para evaluar con mayor precisión los datos generados por este sensor, considerando una de sus principales limitaciones: la latencia en la captura de movimiento, estimada en aproximadamente 90 milisegundos. Este desfase temporal dificulta la comparación directa mediante métodos convencionales basados en distancias euclidianas.
Para abordar este problema, el estudio exploró el uso del algoritmo de Dynamic Time Warping (DTW), una técnica que permite alinear señales en el tiempo y compensar diferencias en su sincronización. Durante la fase experimental, se realizaron seis iteraciones utilizando un sistema dual Kinect V2, registrando pruebas de marcha a velocidad natural.
Los resultados evidenciaron que, bajo el método tradicional de comparación euclidiana, la precisión del sensor coincidía con reportes previos. No obstante, tras aplicar la compensación de latencia mediante DTW, se observó una reducción significativa en las tasas de error en todas las articulaciones analizadas.
Este hallazgo demuestra que la precisión del Kinect V2 ha sido subestimada debido al uso de técnicas de comparación inadecuadas. En contraste, el algoritmo DTW se posiciona como una alternativa robusta para mejorar la evaluación de sistemas de captura de movimiento de bajo costo.
El estudio destaca el potencial del Kinect V2 como herramienta accesible y confiable para el análisis biomecánico de la marcha, especialmente en contextos donde los sistemas certificados no son viables, abriendo nuevas oportunidades para aplicaciones en investigación, rehabilitación y evaluación clínica.