Teknik optimasi merupakan hal yang menjadi perbincangan sejak dahulu dalam hal robotika. Pada umumnya teknik optimasi banyak digunakan dengan simulasi dan sangat sedikit untuk diimplementasikan secara real dalam hardware. Berbagai metode yang digunakan dalam perkembangan optimasi diantaranya adalah GA (Genetic Algorithm), PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony Optimization), CE (Cross Entropy), SA (Simulated Annealing), dan sebagainya. Dalam kasus ini menggunakan metode PSO (Particle Swarm Optimization) dimana metode ini meniru perilaku dari kawanan burung maupun ikan. PSO yang akan ditanamkan pada mobile robot akan menerima data titik awal dan goal yang akan dicapai melalui program. Koordinat partikel akan di-generate secara random sehingga akan terdapat nilai koordinat dari partikel-partikel tersebut. Koordinat dari tiap-tiap partikel dicari selisih jaraknya dengan goal, sehingga akan ditemukan koordinat partikel yang paling dekat dengan goal. Partikel-partikel lain akan bergerak menuju partikel yang paling optimal. Posisi yang optimal tersebut dikonversi menjadi sudut dan jarak yang harus ditempuh dari titik sebelumnya mobile robot berada. Parameter input lain yaitu ada atau tidaknya obstacle yang menggunakan ultrasonik untuk menangkap adanya penghalang. Jika terdapat penghalang maka robot akan menghindar baik berbelok ke arah kanan maupun kiri yang akan disesuaikan dengan program.