Los robots móviles son sistemas dinámicos relevantes en aplicaciones recientes. La planificación de rutas es una tarea esencial para estos robots ya que les permite moverse de un lugar a otro de manera segura y a un costo asequible. La planificación de rutas ha sido estudiada extensamente para escenarios estáticos. Sin embargo, cuando los escenarios son dinámicos, la investigación es limitada debido a la complejidad y alto costo de replanificar continuamente los movimientos del robot para garantizar su seguridad. Este documento propone un nuevo, simple, confiable y asequible método para planificar rutas seguras y optimizadas para robots móviles diferenciales en escenarios dinámicos. El método se basa en la reoptimización en línea de los parámetros estáticos en el planificador de ruta determinista de vanguardia Bug0. Debido a la complejidad del problema de planificación de rutas dinámicas, se adopta un enfoque de optimización metaheurística. Este enfoque utiliza metaheurísticas de la computación evolutiva e inteligencia de enjambre para encontrar los parámetros de Bug0 cuando el robot móvil se acerca a un obstáculo. La propuesta se prueba en simulación y se comparan métodos metaheurísticos conocidos, incluyendo la Evolución Diferencial (DE), el Algoritmo Genético (GA) y la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO). El planificador dinámico basado en PSO genera rutas con mejores rendimientos. Además, los resultados del planificador basado en PSO se comparan con diferentes configuraciones de Bug0, y se muestra que el primero es significativamente mejor.