Este estudio exploró la optimización de sistemas de control para vehículos de flotación aérea en tuberías atmosféricas que viajan a nivel del suelo, introduciendo un novedoso sistema de rueda-ventilador compuesto que integra tanto ruedas como ventiladores. Para evaluar la impedancia de control, el sistema simula condiciones de carretera como pendientes, superficies irregulares y obstáculos utilizando configuraciones fijas, aleatorias y de alto par. El motor del cubo del ventilador de la rueda se gestiona a través de tres algoritmos distintos: PID, PID difuso y la red neuronal de retropropagación (BP). Se describe la estrategia de control de cada algoritmo, y se realizaron experimentos de seguimiento en trayectorias rectas, circulares y curvas. El análisis de estos experimentos apoya un enfoque de control híbrido: comenzando con PID difuso, empleando el algoritmo PID en caminos rectos y utilizando la red neuronal BP para caminos sinusoidales y circulares. La capacidad adaptativa de la red neuronal BP sugiere su potencial para eventualmente reemplazar el algoritmo PID en escenarios de caminos rectos tras pruebas y operaciones prolongadas, asegurando un mejor rendimiento de control.