Para abordar los desafíos de colisión entre múltiples UAV (vehículos aéreos no tripulados) durante la evitación de obstáculos, se propone un nuevo método de control de formación. Aprovechando el concepto de APF (campo potencial artificial), el enfoque propuesto integra las restricciones de maniobra de los UAV con un algoritmo de control de formación de consenso, optimizando las velocidades de los UAV a través del algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO). Luego, se emplea el algoritmo de control de consenso óptimo para lograr la tasa de convergencia óptima de la formación de UAV. Para mitigar las limitaciones del APF tradicional, se introduce un ángulo de deflexión de fuerza colineal, junto con un método de evitación de obstáculos destinado a prevenir que los UAV queden atrapados en soluciones óptimas locales. Además, se diseña un algoritmo de evitación de obstáculos basado en campos de fuerza virtuales entre los UAV. El análisis comparativo con respecto al algoritmo básico demuestra la efectividad del algoritmo de consenso óptimo diseñado en la mejora del rendimiento de convergencia de la formación. Además, el APF mejorado resuelve problemas de soluciones óptimas locales, permitiendo que los UAV naveguen de manera efectiva alrededor de los obstáculos. Los resultados de simulación validan la eficacia de este método para lograr el control de formación de múltiples UAV mientras se evitan eficazmente los obstáculos.