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HULK：人形机器人全身强力移动操作学习框架
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AI 综述
2026年10月8日，arXiv·Robotics发布一手研究，介绍面向人形机器人强力运动操控的全身控制框架HULK。该框架用模型预测控制（MPC）引导强化学习，分别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机器人上实验显示，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。目前报道仅涉及该框架方法与上述实验结果。
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10月8日
- arXiv · RoboticsHULK：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。
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