En respuesta a las preocupaciones de seguridad relacionadas con los vuelos en formación de múltiples UAV, se presenta un nuevo método de evitación de obstáculos basado en un campo potencial artificial adaptativo mejorado (IAAPF). Este enfoque mejora las capacidades de evitación de obstáculos de los UAV al utilizar campos de potencial de atracción segmentados refinados con factores adaptativos y aumentados con fuerzas virtuales para la evitación de colisiones entre UAV. Para mejorar aún más el control y la estabilidad de las formaciones de múltiples UAV, se integra un método de Control por Modo Deslizante (SMC) en el marco de evitación de obstáculos basado en IAAPF. Reconocido por su robustez y capacidad para manejar incertidumbres y perturbaciones del sistema, el método SMC se combina con un sistema de control de retroalimentación que utiliza bucles internos y externos. El bucle externo genera la trayectoria deseada basada en el estado del líder y los comandos de control, mientras que el bucle interno rastrea estas trayectorias y ajusta los movimientos de los UAV seguidores. Este diseño asegura que se tenga en cuenta la retroalimentación de obstáculos antes de recibir la información del estado deseado, lo que permite una efectiva evitación de obstáculos mientras se mantiene la integridad de la formación. La integración de técnicas de control de formación líder-seguidor con estrategias de evitación de obstáculos basadas en SMC asegura la convergencia efectiva de la velocidad y el espaciado de la formación a valores predeterminados, cumpliendo con los requisitos de evitación de obstáculos cooperativa de las formaciones de múltiples UAV. Los resultados de simulación validan la eficacia del método propuesto para alcanzar destinos que de otro modo serían inalcanzables en entornos ricos en obstáculos, mientras se asegura una robusta evitación de colisiones entre UAV.