Este estudio proporciona un método efectivo de control cooperativo de transporte y navegación para robots móviles en un entorno desconocido. El modo de gestión cambia entre dos modos de control conductual: modo de seguimiento de pared (WFM) y modo hacia la meta (TGM), basados en la relación entre el robot móvil y el entorno desconocido. Se propone un controlador neural difuso de tipo-2 por intervalos (IT2FNC) basado en una evolución diferencial de grupo dinámico (DGDE) para realizar el control de transporte y el control WFM para robots móviles. El DGDE propuesto utiliza un método híbrido que implica un concepto de grupo y una evolución diferencial mejorada para superar las desventajas del algoritmo tradicional de evolución diferencial. Se adoptó una estrategia de aprendizaje por refuerzo para desarrollar un control adaptativo WFM y lograr un control cooperativo de transporte para robots móviles. Los resultados experimentales demostraron que el DGDE propuesto es superior a otros algoritmos en el uso del control WFM. Además, los resultados experimentales demuestran que el método propuesto puede completar la tarea de transporte cooperativo y puede realizar el control de navegación para permitir que el robot llegue a la ubicación objetivo.