研讨人员为了评价机器人算法和控制器的功能，一般会运用软件模仿或实体机器人。尽管这看上去是不同的评价战略，但有很大的或许性需求结合两种办法的要素进行评价。
运用恰当才智部件(模仿感知时)出现假造成果的方式：传统的辨认视角(左边)和两种哲学上(常见)的置疑论(中心和右侧)。左列表明每个(辨认)部分都是实在状况下的端到端物理性机器人试验。中心一栏，是David Hume(观念)的比如，虽含有实在的传感器，但也有理由置疑其输出陈述的实在性。最右侧是Bishop Berkeley提出的比如，体系具有实在的控制器，但其他一切元素为软件端，这代表信息直接传入机器人“皮质”的模仿试验。(图片来自：Shell & O’Kane)
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在最近的一项研讨中，德州农工大学(Texas A&M University)和南卡罗莱纳大学(University of South Carolina)的研讨人员正着手评价和测验一些模仿和仿真穿插的验证场景。在arXiv上预宣布的论文中，他们概述了其研讨将特别重视实在机器人经过传感器感知环境的实例，但在这些实例中，机器人感知的环境或许并非实在的场景。
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“咱们考虑的问题是（终究经过各个）机器人部分出现的成果会与实在国际存在差异，”进行该研讨的Dylan Shell和Jason O’Kane在他们的论文中写道。“这个质询源于在验证机器人行为时无法将咱们手头的试验用机器人和抱负机器人、实践测验环境与抱负测验环境以及其他一系列潜在差错的误差消除。”
这项研讨的创意来自曾经的生物研讨，其时的研讨旨在了解生物的感知局限性，以及信息的不匹配怎么影响它们的行为。近年来，生物学家开端运用虚拟实际(VR)和增强实际(AR)等技能东西来更好地了解生物有机体及其感知。
类似地，软件模仿渐渐的变成了机器人研讨的要害部分，许多研讨人员运用软件模仿来履行并测验机器人体系和办法。一般，模仿软件是在虚拟环境(而非物理环境)中仿制机器人的履行元素，以完结传感器的人工读取和相关状况数据生成。
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这就引出了另一个问题：模仿器作为一个别系而言，其本身的仿真成果和实在状况到底有多挨近？考虑到这一点，研讨人员就开端探究该“彼此匹配”体系间的相关性，以及这些体系中有一个满足强壮以至于其他体系均遭到其影响的状况。
Shell和O'Kane在他们的论文中解释道:“在清晰了幻觉概念(本质上是发生在实在国际中的体系仿真)之后，咱们依据环境模仿的要求这类仿真的实施作用进行查验。”“时刻是很重要的：一些机器尽管能够模仿其他机器人，但很难做到同步。”
Shell和O'Kane以为，体系模仿其他体系的不同速率答应研讨人员以一种相对的方式来描绘模仿体系和仿真体系。依据这一假定，他们提出了归纳模仿体系和仿真体系之间联系的定理，并为每个定理供给了几个比如。
随后，研讨人员依据他们提出的理论进行了一个简略的多机器人试验。试验过程中，个别机器人必须在模仿环境和物理机器人试验台的无界的妨碍区域内完结简略的导航使命。终究成果表明，不同的模仿办法在给定体系环境下发生“模仿感知”有着显着不同的时刻功率。
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Shell和O'Kane试验调查成果，以及他们树立的理论，加深了对现在用于评价机器人的仿真软件的了解，突出了实在体系与模仿体系之间联系的新方向。他们能够在未来的工作中探究各种新的研讨方向，例如扩展理论来处理不确定性和非决定论的概念，或许开发一个更丰厚的有用“（感知）幻觉”理论。
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本文来自：举世科学
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