El control de cuerpo completo (whole-body control, WBC) es un enfoque en el que todas las articulaciones del humanoide —piernas, tronco, brazos, cabeza— se controlan como un único sistema interconectado, no como partes separadas. La razón es que en un robot con muchos grados de libertad cada movimiento está entrelazado: cuando el robot extiende el brazo para coger un objeto pesado, su centro de gravedad se desplaza y las piernas deben reaccionar de inmediato para que no caiga. El whole-body control resuelve estas dependencias de forma simultánea y coordinada.
Técnicamente suele tratarse de un problema de optimización resuelto muchas veces por segundo: se busca la aceleración de todas las articulaciones que cumpla lo mejor posible los objetivos fijados (por ejemplo, «mantén el equilibrio» y a la vez «mueve la mano allí») y que, al mismo tiempo, respete las restricciones: los límites de par de los motores, los rangos articulares, el contacto de los pies con el suelo. Los objetivos se priorizan: mantener el equilibrio tiene más prioridad que la precisión al alcanzar con la mano, porque una caída es peor que una pequeña imprecisión.
El WBC está estrechamente relacionado con el control predictivo (MPC), que añade planificar varios pasos por delante, y con el criterio de estabilidad descrito en la entrada ZMP y marcha dinámica. También se apoya en la cinemática inversa, a la que amplía con la dinámica y el contacto con el suelo.
El whole-body control es una disciplina robótica clásica («basada en modelos») y es la columna vertebral de robots dinámicamente estables como Atlas, TALOS o las plataformas de Unitree. En los últimos tiempos se entrelaza con el aprendizaje: las políticas entrenadas con aprendizaje por refuerzo gestionan la coordinación de cuerpo completo directamente, sin una optimización explícita en cada paso. La práctica hoy es a menudo híbrida: una capa aprendida arriba, y el control clásico y los límites de seguridad abajo.