HULK：人形机器人全身强力移动操作学习框架
Get the story
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。
Generated from reports · updated 3 hr ago
Timeline
Follow the coverage from different angles.
- 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。
Heat trend
Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.