El método estudiado aporta una herramienta viable para su aplicación en sistemas robotizados. Como se desprende de los resultados obtenidos, la velocidad y calidad de respuesta del algoritmo es lo suficientemente alta como para realizar la anterior afirmación. Además, dado que la tecnología permite crear sistemas con microprocesador mucho más rápidos y versátiles que un PC estándar, no cabe duda que dicha velocidad se verá ostensiblemente incrementada. Recuerdo que las pruebas se hicieron sobre un PC estándar con un microprocesador Pentium 166Mhz y 32 Mb de RAM.

Como última observación, comentaré cómo es posible evaluar la precisión conseguida en el modelado. Simplemente se haya la relación existente entre el volumen exterior y el interior, cuanto más se acerque a uno dicha relación más preciso será el modelo.

La precisión del modelado se puede calcular a través de la siguiente expresión

donde son los radios de la triesfera de máximo volumen interior, son los radios de la triesfera de mínimo volumen exterior, son las longitudes de los ejes de la triesfera de máximo volumen interior y las longitudes de los ejes de la triesfera de mínimo volumen interior.

Las líneas que quedan abiertas a la investigación y ampliación del proyecto estarían enfocadas al uso de otros métodos de optimización de funciones multidimensionales, en el proyecto se optó por el método Downhill Simplex, que, como se dijo, es bastante dependiente de las condiciones iniciales del problema. Otra línea a seguir podría ser el algoritmo de búsqueda del mínimo de la función volumen de la triesfera, en el proyecto se usó el algoritmo del Golden-Ratio.

Además, es posible aumentar el nivel de complejidad del modelado, aumentando también la precisión del mismo. Pasaríamos a hablar de Tetraesferas, es decir, el modelo lo componen tres triesferas situadas en forma de pirámide triangular. Hay que decir que éste aumento de precisión no es gratuito ya que el coste computacional se verá incrementado proporcionalmente a la complejidad del modelo. Habrá que quedarse con una solución de compromiso y/o adaptar el método a la aplicación específica a la que vaya destinado.