В докладе рассмотрена задача моделирования локомоции человека, то есть ходьбы, бега и других движений. Рассматриваются основные походы и приложения. Управление движениями в нервной системе человека это сложный и пока не полностью изученный процесс. При этом модели локо-моции находят множество приложений в робототехнике и медицине, например, при разработке бионических протезов или экзоскелетов, диа-гностике заболеваний. В настоящее время существуют достаточно точ-ные имитационные модели опорно-двигательного аппарата, то есть ске-лета и мышц. Но для того, чтобы с помощью такой модели воспроизвести движения человека, необходимо также воспроизвести процесс управления, реализованный нервной системой. Однако, управление детальными скелет-но-мышечными моделями это очень сложная задача в силу большого коли-чества степеней свободы и неоднозначности возможных управляющих воздействий. Мы рассмотрим управление на основе обучения с подкрепле-нием и классических регуляторов. В целом методы создания точных моде-лей локомоции и настройки их параметров пока что недостаточно разви-ты для массового практического применения. Альтернативный подход состоит в аппроксимации наблюдаемой динамики походки универсальны-ми статистическими моделями, такими как марковские цепи. В докладе также описано несколько приложений: прогнозирование состояния биони-ческого протеза и диагностика двигательных патологий.