Sterowanie całym ciałem (whole-body control, WBC) to podejście, w którym wszystkie stawy humanoida — nogi, tułów, ramiona, głowa — sterowane są jako jeden połączony system, a nie jako oddzielne części. Wynika to z faktu, że w robocie o wielu stopniach swobody każdy ruch jest powiązany z pozostałymi: gdy robot wyciąga rękę po ciężki przedmiot, przesuwa się jego środek ciężkości i nogi muszą natychmiast zareagować, żeby nie upadł. Sterowanie całym ciałem rozwiązuje te zależności jednocześnie i w skoordynowany sposób.
Technicznie jest to zazwyczaj zadanie optymalizacyjne rozwiązywane wielokrotnie na sekundę: szuka się takich przyspieszeń wszystkich stawów, które możliwie najlepiej realizują zadane cele (na przykład „utrzymuj równowagę” i jednocześnie „przesuń rękę tam”) przy jednoczesnym przestrzeganiu ograniczeń — limitów momentów silników, zakresów ruchu stawów, kontaktu stóp z podłożem. Cele mają przy tym priorytety: utrzymanie równowagi ma wyższy priorytet niż precyzja dosięgnięcia ręką, bo upadek jest gorszy niż drobna niedokładność.
WBC jest ściśle związane z predykcyjnym sterowaniem (MPC), które dodaje planowanie na kilka kroków do przodu, oraz z kryterium stabilności opisanym w haśle ZMP i dynamiczny chód. Nawiązuje też do kinematyki odwrotnej, którą rozszerza o dynamikę i kontakt z podłożem.
Sterowanie całym ciałem to klasyczna dyscyplina robotyki oparta na modelu i stanowi kręgosłup dynamicznie stabilnych robotów takich jak Atlas, TALOS czy platformy Unitree. W ostatnim czasie przenika się z uczeniem maszynowym: polityki wytrenowane uczeniem ze wzmocnieniem opanowują koordynację całego ciała bezpośrednio, bez jawnej optymalizacji w każdym kroku. W praktyce podejście jest dziś często hybrydowe — nauczona warstwa na górze, klasyczne sterowanie i limity bezpieczeństwa na dole.