Este estudio propone un controlador difuso neural basado en conocimiento (KNFC) para el control de navegación de robots móviles. Se utiliza una efectiva evolución diferencial de múltiples estrategias culturales basada en conocimiento (KCMDE) para ajustar los parámetros de KNFC. El KNFC se aplica en robots móviles PIONEER 3-DX para lograr capacidades de navegación automática y evasión de obstáculos. Se propone un enfoque de escape novedoso para permitir que los robots eviten autónomamente entornos especiales. Se utiliza el ángulo entre el obstáculo y el robot y se establecen dos umbrales para determinar si el robot entra en los puntos de referencia especiales y modificar el comportamiento del robot para evitar callejones sin salida. Los resultados experimentales muestran que el KNFC propuesto basado en el algoritmo KCMDE ha mejorado la capacidad de aprendizaje y el rendimiento del sistema en un 15.59% y 79.01%, respectivamente, en comparación con varios métodos de evolución diferencial (DE). Finalmente, se verificaron las capacidades de navegación automática y evasión de obstáculos de los robots en entornos desconocidos para lograr el objetivo de control de robots móviles.