Este proyecto de investigación tiene como objetivo mejorar la capacidad de navegación autónoma de un robot móvil diferencial mediante la implementación de técnicas avanzadas de control y planificación local de rutas (Local Path Planning). Para ello, se integran sistemas de control basados en Inteligencia Computacional (IC), específicamente algoritmos de lógica difusa, así como tecnología de percepción espacial a través de un sensor LiDAR. La evaluación del desempeño se lleva a cabo mediante el diseño y construcción de una plataforma experimental física, complementada con simulaciones numéricas en diversos escenarios de navegación con múltiples obstáculos. El principal desafío tecnológico abordado es la implementación de estos sistemas de percepción y control en plataformas de hardware con recursos limitados (Edge Computing en inglés), utilizando una arquitectura embarcada basada en Raspberry Pi y Python. La flexibilidad inherente del control difuso permite un diseño modular y adaptable, resultando idóneo para sistemas cuya cinemática y modelado matemático presentan alta complejidad computacional. Además, dentro de este trabajo se verificó la estabilidad práctica (UUB) para el controlador inteligente, mediante el análisis numérico de la función de Lyapunov en el espacio de fases, garantizando la disipación de energía y la convergencia de las trayectorias hacia el radio de tolerancia establecido. Los resultados de este trabajo contribuyen al campo de la robótica móvil al optimizar las rutinas de evasión de obstáculos y seguimiento de trayectorias, demostrando la viabilidad técnica y eficiencia de ejecutar algoritmos modernos de IC en sistemas embarcados de bajo costo.