Lola装备的视觉系统是在联邦武装部队大学(TAS)自主系统技术研究所的DFG研究项目“面向类人机器人的通用视觉系统”(HU-1743/1-1)中开发的。新开发的图像处理方法使Lola能够在未知的环境中导航。
萝拉的比例和成年人差不多，身高180厘米，体重约60公斤。结构部件设计遵循了对Johnnie的彻底分析和行走实验，Johnnie是AM之前开发的人形机器人。Lola的机械结构特点是极轻的设计和25个驱动自由度的运动配置，允许自然和灵活的运动模式。关节是由模块化，多感官伺服驱动器与高功率密度驱动。驱动分别基于交流伺服电机、谐波传动齿轮和行星滚子丝杠。与人类不同，两足机器人的质心(CoM)通常与髋关节齐平，甚至低于髋关节。由于CoM位置越高，稳定性越高，因此特别强调改善腿部装置的质量分布，以实现良好的动态性能:通过在膝关节中使用基于滚子螺钉的线性执行器，显著改善了髋-大腿区域的质量分布。踝关节由两个线性驱动器的并联机构驱动，电机安装在大腿上，紧挨着髋关节。因此，执行器的大部分质量可以移动到髋关节转轴附近，导致腿的高度动态行为。结构部件的尺寸标定是基于机器人的综合多体仿真模型。 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。绝对角度传感器允许直接测量关节角度，补偿柔度和驱动机构的非线性。一个带有光纤陀螺仪的高精度惯性测量单元估计上身的方向和角速度。
地面反作用力和力矩由六轴力/力矩传感器测量。由于具有适当测量范围的商用六轴传感器相当笨重和重，因此开发了一种定制传感器。由于运动学和动力学高度耦合，中心稳定控制对双足机器人至关重要。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执行，形成一个“智能”传感器-执行器网络，集中控制全局系统动力学。所有控制器由实时通信系统连接。
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。轨迹规划系统从指定的目标行走运动生成稳定的轨迹。通过建立更好的机器人模型和对下一步的预测计算，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。这个方法是实时给予的萝拉对意外事件作出快速反应的能力。
由于测量和模型中的微小误差以及模糊的环境，单靠预先计算的轨迹和运动控制是无法实现双足运动的。因此，根据测量的接触力和力矩以及上半身的惯性方向和角速度，对计划的轨迹进行了修改。
步行控制通过修改由任务空间轨迹和接触力组成的计划步行模式来稳定全局系统动力学。改进的轨迹使用混合位置/力控制跟踪。分散驱动控制器形成最低控制层。上图为偏心节理角度控制层。在上层，全局系统动力学控制在工作空间内。运动学冗余在工作空间控制内解决，这允许简单和有效地使用冗余自由度。步行参数，如步长，步行方向或速度，既可以由操作员设定，也可以由自动决定萝拉．
自主机器人的一个非常重要的组成部分是环境认知。TAS对视觉知觉研究特别感兴趣。在机器人领域，视觉系统变得越来越强大。对于质量保证、监控甚至导航系统，都有可用的商业解决方案，例如跟踪稳定性等高级驾驶员辅助系统。然而，这些系统通常是高度专门化的，可能不适用于各种各样的应用程序。人类一般的、灵活的认知距离技术实现还很远。这就是上述DFG项目的动机。
其目标是为自主移动机器人开发一种通用的视觉系统，该系统可以在不同的情况下使用，如室内或室外场景。在过去，机器人演示通常在预定义的环境中进行。相比之下，预想的系统可以在任何环境下工作，从而使机器人能够在用户定义的、非简化的环境中行走，学习不同的对象，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。最低层实现了一种导航行为，可以在广泛的场景中使用，并可以快速和安全的方式防止碰撞。
但这一关卡不能解决复杂的任务，如爬楼梯，因为它主要将步骤视为障碍。这些需求将由更高的级别处理，并取决于特定对象的存在。一旦视觉系统知道一种特定的认知能力可能被激活，就会发生从反应能力到更高层次的过渡。
各层之间的合作使机器人能够在任何环境中导航。与此同时，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，而不需要了解给定的物体或环境。为了取得成功，使用了一个立体相机装置，它提供了分辨率为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关注区域，只允许在高信息需求的区域执行复杂算法。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。
机器人的最终运动被映射到关节角上，这是在最低层上控制的。各关节的位置、速度和加速度由带有摩擦观测器的PID控制器控制。
基本上，平台由几个带组成，形成一个无尽的环面。传动带可以在一个方向(X)产生运动，整个环面可以旋转并产生第二个方向(Y)的运动。由于这两个运动可以独立控制，任何产生的运动都可以产生，使人重新进入。
实际实施提供3.5到4.6米的步行空间，到07年12月将扩大到4.6米的5.5倍，加速到每秒2米(人开始慢跑)。据我们所知，这是目前世界范围内最长和最快的实现(10月07日声明)。
平台可以很容易地通过其模块化来调整其大小。理论跨度几乎是无限的创新结构(专利申请中)。由于尺寸与平台上人类的最大允许加速度有关，这个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”:用户配备了一个头戴设备(HMD)，显示虚拟现实。HMD是一种带有运动跟踪系统的跟踪系统，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。此偏差用于重新输入用户。通过尊重加速度限制和其他限制，这个过程将不会被用户注意到。许多不同的应用都是可能的，从步行到一个新设计的城市区域，到研究一个创新环境中的订单拣选过程。在这个项目中，人们可以使用城市发动机在庞贝古城中漫步。
