# 7_physics_biomechanics — physics-informed pose + биомеханика [🅲]

## Scope
Методы, использующие физические и биомеханические ограничения (constraints суставов, инерция, inverse dynamics) для улучшения оценки движений.

## Подтемы
- **physics_aware_pose** — physics-integrated pose estimation
- **smpl_fitting** — параметрические модели тела
- **biomech_priors** — biomechanical constraints и inverse dynamics
- **diff_physics** — differentiable physics layers
- **clinical_biomech** — валидационные работы в биомеханике

## Must-read

### Physics-aware pose
- **HuMoR** (Rempe et al., ICCV 2021) — human motion prior с physics.
- **PhysCap** (Shimada et al., SIGGRAPH Asia 2020) — physical-aware capture.
- **SimPoE** (Yuan et al., CVPR 2021) — simulated character control.
- **PhysPT** (Zhang et al., CVPR 2024) — physics-based pretraining.
- **PhysDiff** (Yuan et al., ICCV 2023) — physics-guided diffusion.
- **LEMO** (Zhang et al., ICCV 2021) — learning motion priors для reconstruction.

### SMPL-based fitting
- **SMPL** (Loper et al., SIGGRAPH 2015) — основа.
- **SMPL-X** (Pavlakos et al., CVPR 2019) — расширение с лицом и руками.
- **VIBE** (Kocabas et al., CVPR 2020) — video-based SMPL.
- **PARE** (Kocabas et al., ICCV 2021) — part-attention.
- **CLIFF** (Li et al., ECCV 2022) — frame crop info.
- **4D-Humans** (Goel et al., ICCV 2023) — time-consistent SMPL.
- **SMPLer-X** (Cai et al., NeurIPS 2023).

### Differentiable physics
- **DiffPhy** (de Avila Belbute-Peres et al., ICML 2018).
- **OptNet / CvxpyLayers** (Amos & Kolter, ICML 2017) — differentiable convex layers.
- **Neural ODE** (Chen et al., NeurIPS 2018) — continuous dynamics.
- **Lagrangian Neural Networks** (Cranmer et al., 2020).

### Biomechanical validation / clinical
- **OpenSim** (Delp et al., 2007; Seth et al., PLoS Computational Biology 2018) — стандартный инструмент биомех-моделирования.
- **Kanko et al.** (J Biomech 2021) — valid markerless motion capture.
- **OpenCap** (Uhlrich et al., PLOS Comput Biol 2023) — markerless biomech pipeline.
- **Theia3D** validation studies (2022-2024).
- **Nakano et al.** (Front Sports Act Living 2020) — OpenPose для биомеха.

## Ключевые поиски
- `physics-informed pose estimation` 2024-2025
- `differentiable physics human motion`
- `biomechanical validation markerless`
- `OpenSim neural network pose`

## Gap для SmartRep (🅲)
- Physics-aware методы (HuMoR, PhysCap) — **тяжёлые**, не для edge.
- Biomech-aware **lightweight** pose refinement — открытая ниша.
- Интеграция OpenSim inverse dynamics в нейросетевой pipeline — **не исследовано**.
- Differentiable biomechanical constraints как plug-in layer поверх BlazePose/MoveNet — возможный вклад.

## Возможная формулировка проблемы (для 🅲)
> Разработать differentiable biomechanical refinement layer (<500K параметров), встраиваемый после edge pose estimator, который снижает MAE углов суставов на ≥30% vs raw predictions и обеспечивает биомеханически допустимые траектории (joint limits + bone length consistency) с latency overhead <5 мс.

## Риски
- Высокий учебный порог (дифференцируемая физика + inverse dynamics).
- Нужен MoCap ground truth для обучения / валидации (см. §0.2 diff-плана).
- Публикационное окно может схлопнуться — в 2024-2025 эта тема активно растёт.
