Come menzionato da Rocketmagnet, il tuo errore crescerà nel tempo. Il modello di errore generalmente utilizzato nella navigazione inerziale è una crescita esponenziale.
Per ridurre al minimo questo è necessario fornire aggiornamenti esterni. Il meccanismo tipicamente impiegato è un filtro Kalman. I sensori inerziali forniscono ottimi aggiornamenti ad alta velocità. La tua fonte esterna fornisce aggiornamenti stabili meno precisi ma a lungo termine a una velocità inferiore (in genere qualcosa come il GPS). Questi due si combinano per darti una buona soluzione combinata. Non tutti i sistemi utilizzano il GPS come fonte di aggiornamento. Ad esempio, l'imager IR sulla parte anteriore del telecomando Nintendo Wii fornisce la fonte di questi aggiornamenti.
Ti darò un esempio del costo non è un fattore secondario delle cose. Costruisco sistemi per il rilevamento aereo che utilizzano sistemi inerziali che costano oltre 100.000 euro. Con questi sistemi e ricevitori GPS geodetici di fascia alta sono in grado di individuare la posizione dell'IMU su un volume di 2 "per tutto il giorno quando la copertura GPS è buona. In assenza di aggiornamenti GPS (canyon urbani, tunnel, ecc.) Dopo circa 60 secondi abbiamo un margine di errore di circa 10 cm. I sistemi con questo livello di prestazioni sono in genere prodotti controllati ITAR in quanto sono dispositivi di grado armi.
I sistemi inerziali MEMS di qualità inferiore vengono utilizzati tutto il giorno in applicazioni meno impegnative, garantendo una posizione e un assetto di livello inferiore al metro. Questi sistemi di qualità inferiore utilizzano ancora lo stesso meccanismo di filtraggio Kalman. Il vero svantaggio di queste unità a basso costo è che l'errore di deriva crescerà a un ritmo molto più veloce.
Modificare:
Per rispondere alla tua domanda su cosa è importante cercare in una IMU. Ci sono un paio di cose che vuoi guardare. Il primo è la stabilità della temperatura. Alcuni sensori MEMS avranno uscite che variano fino al 10% nell'intervallo di temperatura. Questi potrebbero non avere importanza se si è a temperatura costante durante il funzionamento.
La prossima cosa da considerare è la densità spettrale del rumore giroscopico. Ovviamente più basso è il rumore, meglio è. Il seguente link fornisce la documentazione su come passare dalla densità del rumore spettrale alla deriva (in gradi per unità di tempo). http://www.xbow.com/pdf/AngleRandomWalkAppNote.pdf
Per l'accelerazione vuoi guardare la sensibilità e la distorsione oltre al rumore. Il livello di rumore ti darà un'idea di quanto velocemente integrerai l'errore.