La mejora de la seguridad de los pequeños UAV de ala fija con respecto a la detección de obstáculos se aborda utilizando técnicas de optimización para encontrar las mejores orientaciones de sensor de diferentes configuraciones multi-sensor. Cuatro tipos de sensores para la detección de obstáculos son modelados, a saber, un sensor ultrasónico, telémetro láser, LIDAR y RADAR, utilizando especificaciones de modelos disponibles comercialmente. El entorno de simulación desarrollado incluye la evasión de colisiones con el método de Campos Potenciales. Se realiza un estudio de optimización utilizando un algoritmo genético que identifica los mejores conjuntos de sensores y sus orientaciones respectivas en relación con el eje longitudinal del UAV para la tasa de éxito más alta en la evasión de obstáculos. El rendimiento del UAV resulta crítico para las soluciones encontradas, y su velocidad se considera en el rango de 5-15 m/s con una tasa de giro limitada a 45 grados/s. Se generan aleatoriamente cuarenta escenarios de colisión con obstáculos tanto estacionarios como en movimiento. Entre las combinaciones de sensores estudiadas, se presentan 12 conjuntos de sensores. Los sensores ultrasónicos resultan inadecuados debido a su rango muy limitado, mientras que los telémetros láser se benefician de un rango extendido pero tienen un campo de visión estrecho. En contraste, el LIDAR y el RADAR surgen como opciones prometedoras con rangos significativos y amplios campos de visión. Las mejores configuraciones involucran un LIDAR orientado hacia adelante complementado con dos telémetros láser orientados a +/-10 grados o dos RADAR orientados a +/-28 grados.