La estimación de canal (CE) precisa y eficiente es crítica en el contexto de la conducción autónoma. Este artículo aborda el problema de la estimación de canal de multiplexación por división de frecuencia ortogonal (OFDM) en sistemas de comunicación 5G proponiendo un modelo de estimación de canal basado en el Optimizador de Loro (PO). El modelo optimiza para la tasa de error de bits (BER) mínima y el error cuadrático medio mínimo (MMSE) utilizando el Optimizador de Loro para estimar las características óptimas del canal. Los experimentos de simulación compararon el rendimiento de PO-CE con el método de Mínimos Cuadrados (LS) y el método MMSE bajo varias relaciones señal-ruido (SNR) y esquemas de modulación. Los resultados demuestran que el rendimiento de PO-CE se aproxima al de MMSE en condiciones de alto SNR y supera significativamente a LS en ausencia de información previa. Los experimentos incluyeron específicamente escenarios con diferentes esquemas de modulación (QPSK, 16QAM, 64QAM y 256QAM) y densidades de pilotos (1/3, 1/6, 1/9 y 1/12). Los hallazgos indican que PO-CE tiene un potencial sustancial para su aplicación en la estimación de canal 5G, ofreciendo un método efectivo para optimizar sistemas de comunicación inalámbrica.