Este estudio está motivado por la necesidad de desarrollar controladores de movimiento neuro-difusos genéricos para vehículos autónomos que puedan atravesar terrenos accidentados. Tres tipos de problemas objetivo son investigados. Estos problemas difieren en términos del comportamiento de movimiento esperado, incluyendo comportamientos cautelosos, intermedios y valientes. Los problemas objetivo se definen como problemas evolutivos multi-objetivo con el objetivo de evolucionar controladores neuro-difusos casi óptimos que puedan operar en una variedad de escenarios. Para mejorar la evolución, se considera la optimización de transferencia secuencial, donde cada uno de los problemas fuente se define y se resuelve como un problema bi-objetivo. El estudio experimental realizado demuestra la capacidad del enfoque de búsqueda propuesto para encontrar controladores neuro-difusos que producen los comportamientos de movimiento requeridos al operar en diversos entornos con diferentes dificultades de movimiento. Además, los resultados de este estudio corroboran la hipótesis de que las soluciones con rendimientos cercanos a los extremos de los frentes de Pareto bi-objetivo aproximados de los problemas fuente proporcionan una mejor transferibilidad en comparación con aquellas asociadas con rendimientos cercanos al centro de los frentes obtenidos.