洛拉配备的视觉系统是由联邦武装部队大学(TAS)自主系统技术研究所(Institute for Autonomous Systems Technology)的DFG研究项目“面向类人机器人通用视觉系统”(HU-1743/1-1)开发的。这种新开发的图像处理方法使罗拉能够在未知环境中进行导航。
萝拉身高180厘米，体重约60公斤。结构组件的设计遵循了彻底的分析和行走实验与Johnnie，人形机器人之前在AM开发。罗拉的机械结构具有非常轻量化的设计和具有25个驱动自由度的运动配置，允许自然和灵活的运动模式。关节由高功率密度的模块化多传感器伺服驱动器驱动。传动分别采用交流伺服电机、谐波传动齿轮和行星滚柱丝杠。与人类不同，两足机器人的质心(CoM)通常与髋关节在同一水平面上，甚至低于髋关节。由于CoM位置越高，稳定性越高，因此我们特别强调改善腿部器械的质量分布，以获得良好的动态性能:通过在膝关节中使用基于滚柱螺钉的线性致动器，可以显著改善髋关节-大腿区域的质量分布。踝关节由两个线性驱动器组成的并联机构驱动，电机安装在靠近髋关节的大腿上。因此，大部分的致动器质量可以转移到靠近髋关节旋转轴，导致腿部高度动态行为。结构部件的尺寸标注基于机器人的多体综合仿真模型。 For some components with complex multi-axial stress conditions and strict geometric constraints, concept design proposals are determined by topology optimization. Finite element analyses are conducted on all highly loaded parts. Major structural components are designed as aluminum investment castings in order to meet the weight and stiffness targets.
该传感器系统支持基于模型的控制算法的实现。绝对角度传感器可以直接测量关节角度，补偿驱动机构的柔度和非线性。高精度惯性测量单元与光纤陀螺仪估计的方向和角速度的上半身。
地面反作用力和力矩由六轴力/力矩传感器测量。由于具有合适测量范围的商用六轴传感器体积大、重量重，因此开发了一种定制传感器。由于两足机器人的运动学和动力学高度耦合，中心稳定控制是两足机器人的关键。然而，从技术角度来看，中央控制单元可以从低级任务中卸载，如电机控制和传感器数据采集和处理。这些任务由分散的控制器来执行，形成一个“智能”的传感器-执行器网络，并对全局系统动力学进行集中控制。所有控制器通过实时通信系统连接。
基于约翰尼的控制系统，一个层次控制和轨迹规划系统
被开发出来。轨迹规划系统根据给定的目标行走运动生成稳定轨迹。通过改进机器人模型和对后续步骤的预测计算，改进了参考轨迹规划。采用了一种新的接触力和CoM轨迹规划方法。这种方法在实时给予中运行萝拉对突发事件快速反应的能力。
由于测量和模型的误差很小，加上环境的模糊性，单靠预估轨迹和电机控制无法实现两足动物的运动。因此，根据测量的接触力和力矩以及上体的惯性方向和角速度来修改计划的轨迹。
行走控制通过改变由任务空间轨迹和接触力组成的行走模式来稳定全局系统动力学。改进后的轨迹采用位置/力混合控制跟踪。分散驱动控制器构成最低的控制层。上图为偏心节理角控制层。上层在工作空间中控制系统的全局动力学。运动学冗余在工作空间控制中得到解决，允许简单有效地使用冗余自由度。行走参数，如步长、行走方向或速度，既可以由操作员设定，也可以由机器人自主决定萝拉．
环境认知是自主机器人的一个非常重要的组成部分。助教对视觉感知研究特别感兴趣。在机器人领域，视觉系统越来越强大。有一些商业解决方案可以用于质量保证、监控甚至导航系统，如跟踪稳定性等高级驾驶辅助系统。然而，这些系统往往是高度专业化的，可能不适合广泛的应用。仿人一般灵活的认知距离技术实现还很遥远。这就是上述DFG项目的动力所在。
其目标是为自主移动机器人开发一种通用的视觉系统，该系统可用于室内或室外等不同场景。在过去，机器人演示通常会在预定义的环境中进行。相比之下，所设想的系统可以在任何环境下行动，从而使机器人能够在用户定义的、非简化的环境中行走，学习不同的物体，搜索和识别它们。因此，一种具有不同层次的通用导航系统正在开发中。最底层实现了一种可广泛应用于各种场景的导航行为，能够快速、安全地防止碰撞。
但这一级别无法解决复杂的任务，比如爬楼梯，因为它认为台阶主要是障碍。这些需求将由更高的级别处理，并依赖于特定对象的存在。一旦视觉系统知道某种特定的认知能力可能被激活，就会发生从反应性到更高层次的过渡。
层与层之间的协作使机器人能够在任何环境中导航。同时，如果有特定的能力，也可以使用它们。通过第一级-反应级-机器人可以避开任何自然障碍，而不需要知道给定的物体或环境。为了取得成功，他们使用了立体相机，可以提供分辨率为500万像素的图像。
根据预期的操作，必须从输入数据中提取不同的信息。在一种新的方法中，图像被动态地划分为不同的注意区域，允许只在高信息需求区域执行复杂的算法。因此，该系统以减少计算负载为代价提供高分辨率数据处理。
机器人的运动结果被映射到关节角上，关节角被控制在最底层。采用带摩擦观测器的PID控制器控制各关节的位置、速度和加速度。
基本上，平台由几个带组成，形成一个无止尽的环面。皮带可以驱动并产生一个方向的运动(X)，整个环面可以旋转并产生第二个方向的运动(Y)。由于这两个运动可以独立控制，因此可以产生任何产生的运动来使一个人重新中心。
实际实施的步行空间为3.5 ~ 4.6米，到2007年12月将扩大到5.5倍4.6米，速度可达每秒2米(慢跑开始)。据了解，这是目前全球范围内最大和最快的实现(10月07日)。
该平台的模块化特点使其易于确定大小。理论跨度几乎是无限的创新结构(申请专利)。由于尺寸与人体在平台上的最大允许加速度有关，这一实现可以被认为是运动平台建设历史上的一个重大突破。
应用领域:
-“全息甲板”:用户配备了显示虚拟现实的头戴设备(HMD)。HMD是通过运动跟踪系统进行跟踪的，一方面为HMD的立体视觉生成视频数据，另一方面计算用户与平台中心的偏差。此偏差用于重新居中用户。考虑到加速限制和其他限制，用户不会注意到这个过程。许多不同的应用都是可能的，从步行到一个新的设计的城市区域，到在创新环境中研究一个订单拣选过程。在这个项目中，人们可以使用城市引擎在古老的庞贝古城中行走。
