为了评估机器人算法和控制器的性能，研究人员通常使用软件仿真或真实的物理机器人。虽然这些可能表现为两种不同的评估策略，但还有两种结合两者元素的其他可能性。

在最近的一项研究中，来自德克萨斯A&M大学和南卡罗莱纳大学的研究人员已经开始研究评估和实施方案，这些方案位于模拟和实际实施的交叉点。他们的研究总结在arXiv上一篇预先发表的论文中，这篇论文特别关注了真实机器人通过传感器感知世界的例子，在这个例子中，他们感知的环境只是被视为一种幻想。

进行这项研究的研究人员迪伦谢尔和杰森奥凯恩在论文中写道：“我们考虑了机器人合谋展示一个不同于现实世界的世界的问题。”“尽管我们手头的机器人和我们希望研究的机器人之间存在差异，或者可用的测试环境和预期的机器人之间存在差异，或者存在其他潜在的不匹配，但这种询问是因为物理验证机器人行为的问题。就这样。”

这项研究从以前的生物学研究中获得灵感，这些研究旨在了解生物体的感知限制以及信息不匹配如何影响它们的行为。近年来，生物学家开始使用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等技术工具来更好地了解生物及其感知。

同样，软件模拟已经成为机器人技术研究的关键组成部分，许多研究人员使用它们来实现和测试他们的机器人系统和方法。在大多数情况下，模拟软件将在虚拟而非物理环境中再现机器人执行的一些元素，从而生成手动传感器读数或状态相关数据。

这又引出了一个问题：模拟器本身就是一个系统。它实际上在多大程度上再现了现实世界？考虑到这一点，研究人员开始研究“彼此匹配”的配对系统之间的关系，以及一个系统强大到足以让另一个系统产生幻觉的例子。

谢尔和奥凯恩在他们的论文中解释道：“在提出令人信服的幻想概念后，本质上，这是发生在现实世界中的系统模拟概念。然后，我们从基础设施需求的角度研究了这种可模拟性的意义。”“时间是一种重要的资源：一些机器人可能能够模拟其他机器人，但也许它们只能以比真实时间更慢的速度这样做。”

壳牌奥凯恩公司提出，该系统可以以不同的速率模拟其他系统，这使得研究人员能够以相对的形式描述模拟和模拟系统。基于这一假设，他们发展了一些定理来概述模拟系统之间的关系，并为每个系统提供了几个例子。

随后，研究人员根据他们开发的理论进行了一个简单的多机器人实验。在本次实验中，无论是在仿真中还是在物理机器人试验台上，机器人都必须在不受限制的障碍物区域内完成简单的导航任务。他们的发现表明，当给定的系统产生错觉时，不同的模拟方法可能具有明显不同的时间效率。

壳牌奥凯恩公司收集的观察结果和他们开发的理论可以拓宽当前对用于评估机器人方法的模拟软件的理解，并强调模拟和模拟系统之间关系的一个新方面。在未来的工作中，他们可以探索各种新的研究方向，如扩展自己的理论以解决不确定性和不确定性的概念，或者发展更丰富有效的错觉理论。