Le contrôle du corps complet (whole-body control, WBC) est une approche dans laquelle toutes les articulations d’un humanoïde — jambes, tronc, bras, tête — sont commandées comme un seul système interconnecté, et non comme des parties séparées. La raison en est que, chez un robot doté de nombreux degrés de liberté (DDL), chaque mouvement est interdépendant : lorsque le robot tend le bras vers un objet lourd, son centre de gravité se déplace et les jambes doivent réagir immédiatement pour qu’il ne tombe pas. Le contrôle du corps complet résout ces dépendances de manière simultanée et coordonnée.
Techniquement, il s’agit le plus souvent d’un problème d’optimisation résolu de nombreuses fois par seconde : on recherche les accélérations de toutes les articulations qui remplissent au mieux les objectifs fixés (par exemple « garde l’équilibre » et en même temps « déplace la main là-bas ») tout en respectant les contraintes — limites de couple des moteurs, amplitudes articulaires, contact des pieds avec le sol. Les objectifs sont alors hiérarchisés : le maintien de l’équilibre a une priorité plus élevée que la précision d’atteinte de la main, car une chute est pire qu’une petite imprécision.
Le WBC est étroitement lié à la commande prédictive (MPC), qui ajoute une planification de plusieurs pas à l’avance, et au critère de stabilité décrit dans l’entrée ZMP et marche dynamique. Il s’appuie également sur la cinématique inverse, qu’il étend à la dynamique et au contact avec le sol.
Le contrôle du corps complet est une discipline robotique classique (« model-based ») et constitue l’ossature des robots dynamiquement stables comme Atlas, TALOS ou les plateformes Unitree. Ces derniers temps, il se mêle à l’apprentissage : des politiques entraînées par apprentissage par renforcement maîtrisent directement la coordination du corps complet, sans optimisation explicite à chaque pas. La pratique est aujourd’hui souvent hybride — une couche apprise au sommet, la commande classique et les limites de sécurité en dessous.