Cuatro investigadores de la Universidad de Almería (UAL), en colaboración con tres colegas más de universidades de la República Checa y de Egipto, han desarrollado un novedoso método matemático que podría mejorar significativamente el cálculo de posiciones en el espacio tridimensional.
Según ha informado en una nota el campus almeriense, se trata de un sistema con beneficios directos a corto plazo en utilidades de la vida cotidiana como los sistemas de localización GPS, aplicaciones de realidad aumentada o, a medio plazo, sistemas de automatización y robotización industrial.
En el campo de la medicina, podría contribuir a la precisión de las cirugías asistidas por robot y mejorar las técnicas de imagen diagnóstica.
La investigación ha llevado a sus autores a identificar una nueva manera de resolver un problema clásico de cálculo de posiciones en el espacio tridimensional, mediante la aplicación de técnicas matemáticas contemporáneas más eficientes y precisas.
El problema, conocido como trisección inversa o problema de Pothenot, consiste en determinar la posición de un punto –sus coordenadas- mediante observaciones angulares desde ese punto desconocido a tres puntos de posición conocida.
De manera clásica, esta cuestión se ha resuelto mediante trigonometría, geometría o de forma gráfica y la innovación propuesta se basa en el álgebra geométrica (GA) y no solo resuelve este antiguo problema de la Geodesia de manera más elegante, sino que también supera en velocidad a los mejores algoritmos conocidos hasta la fecha.
El resultado de esta investigación ha sido publicado en la revista 'Journal of Geodesy' y sus autores son, por parte de la UAL, Francisco Manzano-Agugliaro, Jorge Ventura, Fernando Martínez y Francisco G. Montoya.
La utilidad de este problema fue crucial para poder establecer coordenadas de puntos fijados en el terreno, vértices geodésicos, donde poder "encajar" sobre el mismo sistema de coordenadas todos los trabajos que se hacen sobre el territorio. A su vez, las triangulaciones geodésicas han servido para determinar las dimensiones de la Tierra.
Actualmente, este problema sigue siendo relevante y se aplica en robótica para ayudar en la orientación espacial de máquinas, y es importante en otras aplicaciones tecnológicas modernas
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