Los robots modulares son estructuras flexibles que ofrecen versatilidad y opciones de configuración para llevar a cabo diferentes tipos de movimientos; sin embargo, los problemas de desconexión entre los módulos pueden llevar a la pérdida de información y, por lo tanto, no se cumplen los objetivos de desplazamiento propuestos. Este trabajo propone el control de un robot modular tipo cadena utilizando una red neuronal artificial (ANN) que permite al robot atravesar diferentes entornos. La principal contribución de esta investigación es que utiliza un sistema de radio definido por software (SDR), donde se selecciona el canal Wi-Fi con la mejor relación señal-ruido (SNR) para enviar la información sobre los parámetros de movimiento simulados y obtenidos por el controlador al robot modular. Esto permite una comunicación más rápida con menos errores. En caso de una desconexión, estos parámetros se almacenan en el simulador, para que puedan ser enviados nuevamente, lo que aumenta la tolerancia a las fallas de comunicación. Además, el robot envía información sobre la velocidad angular promedio, que se almacena en la nube. Los errores en los resultados del controlador ANN, en términos de la distancia recorrida y el tiempo estimado por el simulador, son inferiores al 6% de los valores reales del robot.