La Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) es una técnica de optimización numérica basada en el movimiento de partículas virtuales dentro de un espacio multidimensional. Las partículas exploran el espacio en un intento de encontrar mínimos o máximos para el problema de optimización. El movimiento de las partículas está vinculado, y el comportamiento general del enjambre de partículas está controlado por varios parámetros. Se ha propuesto el PSO como una estrategia de control para enjambres físicos de robots que están localizando una fuente; los robots son análogos a las partículas virtuales. Sin embargo, intentos anteriores de lograr esto han mostrado que existen problemas inherentes. Este documento aborda estos problemas al introducir una versión modificada del PSO, así como al presentar nuevas pautas para la selección de parámetros. El algoritmo propuesto vincula los parámetros a la velocidad y aceleración de cada robot, y demuestra la evitación de obstáculos. Los resultados de simulación tanto de MATLAB como de Gazebo muestran una estrecha concordancia y demuestran que el algoritmo propuesto es capaz de un control efectivo de un enjambre robótico y de evitar obstáculos.