# HULK, 균형 유지하며 무거운 짐 드는 휴머노이드 로봇 제어 기술

> 연구진이 균형 오차를 35.7% 줄이고 몸통에 최대 130 N의 힘이 가해져도 버틸 수 있는 전신 제어 시스템을 공개했다.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ko/hulk-framework-lets-humanoid-robots-lift-heavy-loads-while-staying-balanced

An Dang이 이끄는 연구팀은 큰 물체를 든 채 움직여야 하는 휴머노이드 로봇을 위한 제어 프레임워크 HULK를 선보였다. 이 시스템은 모델 예측 제어와 강화 학습, 균형 유지를 위한 장벽 함수를 결합한다. 시뮬레이션과 Unitree G1 로봇을 대상으로 한 시험에서 양팔에 각각 10 kg을 들었을 때 추적 오차가 줄고 안정성이 향상됐다. 손목 힘을 학습하는 교사 모델은 몸통에 최대 130 N의 힘이 가해져도 버텼다.

## 팩트

- 팔 하나당 10 kg을 드는 시험을 진행했다
- MPC만 사용한 학습과 비교해 DCM 편차를 35.7% 줄였다

## 왜 중요한가

창고나 재난 현장 같은 곳에서 로봇이 무거운 물건을 안전하게 운반할 수 있게 해준다.

## 출처 및 참고 자료

1. [HULK: Learning Whole-Body Forceful Loco-Manipulation for Humanoids](https://arxiv.org/abs/2610.08970) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

최종 업데이트: 2026-10-08