随着深度生成建模的发展，基于模拟的推断(SBI)成为推断随机模拟器参数的主要方法。然而，模型错误指定会影响SBI的可靠性。本文提出鲁棒后验估计(RoPE)框架，通过小规模真实校准集克服模型错误指定，利用最优传输(OT)形式化错误指定差距，学习模型而不增加额外假设。实验表明，RoPE在严重错误指定的情况下仍能提供可靠的推断和校准的不确定性。