Comme l'a mentionné Rocketmagnet, votre erreur va augmenter avec le temps. Le modèle d'erreur généralement utilisé en navigation inertielle est une croissance exponentielle.
Pour minimiser cela, vous devez fournir des mises à jour externes. Le mécanisme généralement utilisé est un filtre de Kalman. Les capteurs inertiels fournissent de très bonnes mises à jour à haut débit. Votre source externe fournit des mises à jour moins précises mais stables à long terme à un taux inférieur (généralement quelque chose comme le GPS). Ces deux éléments se combinent pour vous donner une bonne solution combinée. Tous les systèmes n'utilisent pas le GPS comme source de mise à jour. Par exemple, l'imageur IR à l'avant de la télécommande Nintendo Wii fournit la source de ces mises à jour.
Je vais vous donner un exemple du coût n'est pas du côté des choses. Je construis des systèmes de levés aériens qui utilisent des systèmes inertiels qui coûtent plus de 100 000 euros. Avec ces systèmes et récepteurs GPS géodésiques haut de gamme, je peux localiser l'emplacement de l'IMU à un volume de 2 "toute la journée lorsque la couverture GPS est bonne. En l'absence de mises à jour GPS (canyons urbains, tunnels, etc.) après environ 60 secondes, nous avons une marge d'erreur d'environ 10 cm. Les systèmes avec ce niveau de performance sont généralement des marchandises contrôlées par l'ITAR car ce sont des appareils de qualité militaire.
Des systèmes inertiels MEMS de qualité inférieure sont utilisés toute la journée dans des applications moins exigeantes, ce qui donne une position et une attitude de niveau inférieur au mètre. Ces systèmes de qualité inférieure utilisent toujours le même mécanisme de filtrage Kalman. Le véritable inconvénient de ces unités à moindre coût est que votre erreur de dérive augmentera à un rythme beaucoup plus rapide.
Éditer:
Pour répondre à votre question sur ce qu'il est important de rechercher dans une IMU. Il y a deux ou trois choses que vous souhaitez examiner. Le premier est la stabilité de la température. Certains capteurs MEMS vont avoir des sorties qui varient jusqu'à 10% sur la plage de température. Ceux-ci peuvent ne pas avoir d'importance si vous êtes à une température constante pendant le fonctionnement.
La prochaine chose à considérer est la densité spectrale du bruit gyroscopique. Évidemment, plus le bruit est faible, mieux c'est. Le lien suivant fournit une documentation sur la façon de passer de la densité de bruit spectrale à la dérive (en degrés par unité de temps). http://www.xbow.com/pdf/AngleRandomWalkAppNote.pdf
Pour l'accélération, vous voulez regarder la sensibilité et le biais en plus du bruit. Le niveau de bruit vous donnera une idée de la rapidité avec laquelle vous allez intégrer l'erreur.