為了評估機器人算法和控制器的性能，研究人員通常使用軟件模擬或真實的物理機器人。雖然這些可能看起來是兩種不同的評估策略，但還有一系列其他的可能性將兩者的要素結(jié)合起來。

在最近的一項研究中，德州農(nóng)工大學(xué)和南卡羅來納大學(xué)的研究人員已經(jīng)著手研究位于模擬和實際實現(xiàn)交叉點的評估和執(zhí)行場景。他們在arxiv上發(fā)表的一篇論文中概述了他們的研究，特別關(guān)注真實的機器人通過傳感器感知世界的實例，在這種情況下，他們感知的環(huán)境可以被視為一種純粹的幻覺。

進(jìn)行這項研究的研究人員迪倫·謝爾和杰森·奧凱恩在他們的論文中寫道：“我們考慮的問題是，機器人密謀呈現(xiàn)出不同于現(xiàn)實的世界觀?！北M管我們手頭的機器人與我們希望研究的機器人之間存在差異，或者現(xiàn)有的測試環(huán)境與期望的環(huán)境存在差異，或者在這方面存在其他潛在的不匹配，但研究的動機是從物理上驗證機器人的行為。”

這項研究從先前的生物學(xué)研究中得到啟發(fā)，這些研究旨在了解生物體的感知局限性以及信息不匹配如何影響它們的行為。近年來，生物學(xué)家開始使用虛擬現(xiàn)實（vr）和增強現(xiàn)實（ar）等技術(shù)工具來更好地了解生物有機體及其感知。

同樣，軟件仿真已經(jīng)成為機器人學(xué)研究的一個關(guān)鍵組成部分，許多研究人員利用它們來執(zhí)行和測試他們的機器人系統(tǒng)和方法。在大多數(shù)情況下，仿真軟件會在虛擬環(huán)境（而不是物理環(huán)境）中再現(xiàn)機器人執(zhí)行的某些元素，生成人工傳感器讀數(shù)或與狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

這就提出了另一個問題：一個模擬器本身就是一個系統(tǒng)，它到底有多接近真實世界？考慮到這一點，研究人員開始探索“相互匹配”的兩個系統(tǒng)之間的關(guān)系，以及其中一個系統(tǒng)強大到足以在另一個系統(tǒng)上產(chǎn)生幻覺的實例。

Shell和O‘Kane在他們的論文中解釋道：“在制定了令人信服的幻覺概念（本質(zhì)上是在現(xiàn)實世界中進(jìn)行的系統(tǒng)仿真概念）之后，我們從基礎(chǔ)設(shè)施需求的角度研究了這類可仿真性的含義?！睍r間是一個重要的資源：有些機器人可能能夠模擬其他機器人，但速度可能比實時慢?！?/p>

Shell和O’Kane認(rèn)為，系統(tǒng)模擬其他系統(tǒng)的速度不同，使得研究人員能夠以相對的形式描述模擬和模擬系統(tǒng)。基于這一假設(shè)，他們發(fā)展了一些定理來概括模擬系統(tǒng)和模擬系統(tǒng)之間的關(guān)系，為每一個定理提供了幾個例子。

隨后，研究人員根據(jù)他們開發(fā)的理論進(jìn)行了一個簡單的多機器人實驗。在這個實驗中，機器人必須在無限的障礙物區(qū)域內(nèi)完成一個簡單的導(dǎo)航任務(wù)，無論是在模擬還是在物理機器人試驗臺上。他們的研究結(jié)果表明，不同的模擬方法在產(chǎn)生給定系統(tǒng)的幻覺方面具有明顯不同的時間效率。

Shell和O‘Kane收集的觀測數(shù)據(jù)以及他們開發(fā)的理論，可以拓寬目前對用于評估機器人方法的仿真軟件的理解，突出仿真系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)之間關(guān)系的新方面。在未來的工作中，他們可以探索各種新的研究方向，例如擴展他們的理論以解決不確定性和非決定論的概念，或者發(fā)展更豐富的有效幻覺理論。