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合起來。
在最近的一項研究中，德州農工大學和南卡羅來納大學的研究人員已經著手研究位于模擬和實際實現交叉點的評估和執行場景。他們在arxiv上發表的一篇論文中概述了他們的研究，特別關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，他們感知的環境可以被視為一種純粹的幻覺。
進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，機器人密謀呈現出不同于現實的世界觀。”盡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，或者現有的測試環境與期望的環境存在差異，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研究中得到啟發，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，生物學家開始使用虛擬現實（vr）和增強現實（ar）等技術工具來更好地了解生物有機體及其感知。
同樣，軟件仿真已經成為機器人學研究的一個關鍵組成部分，許多研究人員利用它們來執行和測試他們的機器人系統和方法。在大多數情況下，仿真軟件會在虛擬環境（而不是物理環境）中再現機器人執行的某些元素，生成人工傳感器讀數或與狀態相關的數據。
這就提出了另一個問題：一個模擬器本身就是一個系統，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”的兩個系統之間的關系，以及其中一個系統強大到足以在另一個系統上產生幻覺的實例。
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（本質上是在現實世界中進行的系統仿真概念）之后，我們從基礎設施需求的角度研究了這類可仿真性的含義。”時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。”
Shell和O'Kane認為，系統模擬其他系統的速度不同，使得研究人員能夠以相對的形式描述模擬和模擬系統。基于這一假設，他們發展了一些定理來概括模擬系統和模擬系統之間的關系，為每一個定理提供了幾個例子。
隨后，研究人員根據他們開發的理論進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域內完成一個簡單的導航任務，無論是在模擬還是在物理機器人試驗臺上。他們的研究結果表明，不同的模擬方法在產生給定系統的幻覺方面具有明顯不同的時間效率。
Shell和O'Kane收集的觀測數據以及他們開發的理論，可以拓寬目前對用于評估機器人方法的仿真軟件的理解，突出仿真系統和仿真系統之間關系的新方面。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，或者發展更豐富的有效幻覺理論。
