¿Qué tan preciso puedo obtener con el acelerómetro y el giroscopio?

Como mencionó Rocketmagnet, su error aumentará con el tiempo. El modelo de error típicamente utilizado en la navegación inercial es un crecimiento exponencial.

Para minimizar esto, debe proporcionar actualizaciones externas. El mecanismo típicamente empleado es un filtro de Kalman. Los sensores de inercia proporcionan muy buenas actualizaciones de alta velocidad. Su fuente externa proporciona actualizaciones menos precisas pero estables a largo plazo a una velocidad más baja (normalmente algo como GPS). Estos dos se combinan para darle una buena solución combinada. No todos los sistemas utilizan GPS como fuente de actualización. Por ejemplo, el generador de imágenes IR en la parte frontal del control remoto Nintendo Wii proporciona la fuente de estas actualizaciones.

Te daré un ejemplo de que el costo no es un factor. Construyo sistemas para topografía aérea que utilizan sistemas inerciales que cuestan más de 100 000 euros. Con estos sistemas y receptores GPS geodésicos de gama alta, puedo señalar la ubicación de la IMU en un volumen de 2" durante todo el día cuando la cobertura de GPS es buena. En ausencia de actualizaciones de GPS (cañones urbanos, túneles, etc.) después de aproximadamente 60 segundos tenemos un margen de error de unos 10 cm Los sistemas con este nivel de rendimiento suelen ser productos controlados por ITAR, ya que son dispositivos de grado armamentístico.

Los sistemas inerciales MEMS de menor calidad se utilizan durante todo el día en aplicaciones menos exigentes que producen una posición y actitud de nivel submétrico de metro. Estos sistemas de menor calidad siguen empleando el mismo mecanismo de filtrado de Kalman. La verdadera desventaja de estas unidades de menor costo es que su error de deriva crecerá a un ritmo mucho más rápido.

Editar:

Para responder a su pregunta sobre qué es importante buscar en una IMU. Hay un par de cosas que quieres mirar. El primero es la estabilidad de la temperatura. Algunos sensores MEMS van a tener salidas que varían hasta en un 10 % sobre el rango de temperatura. Es posible que esto no importe si se encuentra a una temperatura constante durante el funcionamiento.

Lo siguiente a considerar es la densidad espectral del ruido del giroscopio. Obviamente, cuanto menor sea la cantidad de ruido, mejor. El siguiente enlace proporciona documentación sobre cómo pasar de la densidad de ruido espectral a la deriva (en grados por unidad de tiempo). http://www.xbow.com/pdf/AngleRandomWalkAppNote.pdf

Para la aceleración, desea observar la sensibilidad y el sesgo además del ruido. El nivel de ruido le dará una idea de qué tan rápido integrará el error.

La precisión que obtienes depende del tiempo. Cuanto más tiempo lo use, más crecerá el error. Por un corto tiempo (un par de segundos), la precisión puede ser bastante buena, menos de 1 mm. Sin embargo, debido a que una IMU no tiene una referencia de posición fija, los errores de integración aparecerán y, finalmente, se desviará de parsecs y viajará a la velocidad de la luz.

Para obtener una buena precisión de rotación, puede agregar una brújula de 3 ejes. Para obtener una buena precisión de posición, necesita algún tipo de referencia de posición. Exactamente qué es esto depende de qué tan lejos quieras que viaje el dispositivo.

Si solo quieres recorrer un metro más o menos, te recomiendo olvidarte de la IMU y usar un rastreador magnético como el miniBIRD .

Para una distancia más larga puede utilizar el GPS.