Con el fin de mejorar el rendimiento de la red de sistemas de vehículos terrestres no tripulados (UGV) en entornos urbanos, este artículo propone un novedoso método de control de movimiento autónomo en línea para el UAV de relevo. El problema se resuelve considerando conjuntamente parámetros de canal de RF desconocidos, movilidad de múltiples agentes desconocida, el impacto de los entornos en las características del canal y la información de ángulo de llegada (AoA) del señal recibida que no está disponible, lo que hace que la solución del problema sea más práctica y completa. El método consiste principalmente en dos partes: estimación de parámetros del canal inalámbrico y búsqueda de la posición óptima del relevo. Considerando que en aplicaciones prácticas, los parámetros del canal de radiofrecuencia (RF) en entornos urbanos complejos son difíciles de obtener por adelantado y están en constante cambio, se propone un algoritmo de estimación basado en el aprendizaje de procesos gaussianos para la evaluación en línea de los parámetros del canal inalámbrico cerca de la posición actual del UAV; para el problema de búsqueda de la posición óptima del relevo, con el fin de mejorar el rendimiento en tiempo real del método, se proponen un algoritmo de búsqueda en línea y un algoritmo general basado en gradientes, que se utilizan para escenarios de comunicación punto a punto y de múltiples nodos, respectivamente, reduciendo la búsqueda bidimensional a una búsqueda unidimensional, y se presentan la prueba de estabilidad y las condiciones de convergencia del algoritmo. Experimentos comparativos y resultados de simulación en diferentes escenarios muestran que el método de control de movimiento propuesto puede llevar al UAV a alcanzar o seguir la posición óptima del relevo y mejorar el rendimiento de la red, al mismo tiempo que demuestra que es beneficioso considerar el impacto de los entornos en las características del canal.