傳統的步態分析系統往往操作復雜、便攜性差且設備成本高。本研究擬基于Azure Kinect深度視頻數據，結合足地接觸模型，建立基于Azure Kinect運動捕捉系統的下肢肌骨動力學分析流程。實驗采集了10名受試者的深度視頻數據，通過預處理獲取骨架結構，以此作為肌骨模型輸入，計算得到下肢關節角度、關節接觸力和地面反作用力，并將其計算結果與傳統的Vicon系統獲取的運動學和動力學數據進行對比。所計算的下肢關節力和地面反作用力除以每位受試者體重，進行歸一化處理。下肢關節角度曲線與Vicon得到的結果強相關（ρ平均值為0.78～0.92），但均方根誤差高達5.66°。在下肢關節力預測方面，Azure Kinect模型均方根誤差平均值范圍為0.44～0.68，而地面反作用力均方根誤差平均值范圍為0.01～0.09。研究表明，所建立的基于Azure Kinect的肌骨動力學模型能較好地預測下肢關節力和垂直地面反作用力，但在下肢關節角度預測方面還存在一定誤差。