1樓：
鋪墊的話就不說了，我先直接說出我認為的答案，在我看來，仿生機械人在進行避障，行走等行為的不靈活性主要源於cpu算力的不足和演算法發展的限制。
原因可以舉個例子，如果我們把仿生機械人在當前場景A下成功執行任務所做出的決策動作如末端執行器和關節軌跡記錄下來，再重新讓仿生機械人在同樣的場景下以更快的速度再執行一次，他能執行得更靈活。實際的例子就是經過人工示教後，機械人可以在特定環境下的廚房燒特定的菜。這說明執行機構本身對我們感官上認為的靈活性影響相對不大。
影響靈活性的問題，受到感測器，執行器的影響，感測器反饋訊號的頻率，執行器執行的週期，這些都會限制機械人本身的反應時間。即使不考慮這個，感測器的雜訊，機械人本身數學模型中的不確定性，高速運動引入的科氏力和離心機，執行器的摩擦力，死區非線性等，對這些不確定性的處理需要一定的時間，即便模型足夠精確，完全補償了這些不確定的訊號。機械人進行決策的時候，也涉及到了一系列的物體識別，定位，運動規劃等問題，這些問題的求解需要足夠的感測器反饋的資料，而感測器的測量和訊號傳輸是需要時間的。
更遺憾的是，通用機械人的演算法還沒有得到很好的發展，我們甚至還沒有完全弄懂人類手臂運動的機制。因此總的來說，是在感測器獲取資料週期有限的前提條件下，目前的控制和決策演算法限制了仿生機械人的靈活性。
其根本還在於我們並沒有完全搞懂我們所仿的生物所能完成對應任務背後的機理，目前的研究還比較的表面。這種機理的重要性可以以飛機為例，古時候人們想像鳥一樣飛，看到的只是鳥在扇翅膀，而實際背後的真正機理是空氣動力學。如cnn的出現也是基於對眼睛視覺研究，提出的感受野理論發展起來的，而這只是只見一斑便可有如此強悍的威力。
說了這麼多我想表達的是，如果仿生的目標是追求仿生個體完成任務過程中肢體運動的靈活性，最最核心的原因是對動物的運動機制研究的匱乏，這本身也是比較難的一件事，大腦的研究本身就是對思維的研究，他並不像是鳥在飛魚在遊這種真實可見的客觀物理現象，還存在主觀意識的影響，畢竟腦科學的研究還沒有得到長足的發展，甚至我都有點懷疑我們採集的腦電訊號是否是真實有效，能解決問題的訊號。
2樓：
觀察者偏見.
所有比人快的動作, 被人類認為習以為常. 參照物是汽車, 電單車, 工具機.
所有比人慢的動作, 被認為是"這機器怎麼這麼差啊?"
仿生機械人的評價指標應該採用事前設定, 在沒看到機械人之前, 設想好:
我要評價他的反應速度, 我應該關注哪些指標?
說話反應速度, 開關後啟動速度? 開關接觸後的相應毫秒數? 胳膊到1m/s的加速時間? ....
然後再評價的時候, 機械人還是很多地方比人快的.
3樓：suknight1985
說白了就是現在演算法還太簡單，硬體配置雖然計算能力強，但是獲取資料供分析的還是太少，仿人仿的還是不夠像。必須通過減速的方式來保證裝置安全。
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