La aplicación de controladores neuronales evolucionados genéticamente a dispositivos robóticos reales requiere prestar especial atención a las perturbaciones externas que influyen la percepción y movimientos del robot.
Se propone en este trabajo un análisis de la influencia de distintos tipos de perturbaciones en controladores evolucionados con diferentes parámetros estructurales o temporales y su efecto sobre la performance final y el grado de cumplimiento de las tareas asignadas al controlador.
El estudio se realiza sobre controladores evolucionados para la resolución de un problema clásico de discriminación de objetos. Dichos controladores son sometidos a la influencia de ruidos en sus entradas y salidas, entrenados con distintos grados de reacción y probados en ambientes con perturbaciones en los objetos a discriminar.
De esta manera, se pretende obtener información acerca del comportamiento de los agentes robóticos ante distintos eventos que pueden presentarse en un escenario real. Esta información puede ser relevante en el diseño de controladores implementados en hardware y sometidos a la influencia de ruidos tanto en sensores y actuadores como interferencias eléctricas que afecten directamente a las neuronas del controlador.