HULK：学习人形机器人全身强力运动操控

HULK 是一个面向人形机器人强力运动操控的全身控制框架，用模型预测控制引导强化学习，训练手臂腕力跟踪与持物行走两个教师策略，并蒸馏为单一策略。在 Unitree G1 上，带捕获点控制障碍函数的教师在每臂 10 kg 负载下取得最低的前向与侧向速度跟踪误差，DCM 偏移总量较单独 MPC 引导强化学习降低 35.7%，腕力教师可承受最高 130 N 的躯干推力扰动。