Como Rocketmagnet mencionó, su error crecerá con el tiempo. El modelo de error que se usa normalmente en la navegación inercial es un crecimiento exponencial.
Para minimizar esto debes proporcionar actualizaciones externas. El mecanismo empleado típicamente es un filtro de Kalman. Los sensores inerciales proporcionan muy buenas actualizaciones de alta velocidad. Su fuente externa proporciona actualizaciones menos precisas pero a largo plazo estables a una tasa más baja (generalmente 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 de Nintendo Wii proporciona la fuente de estas actualizaciones.
Le daré un ejemplo de que el costo no es un factor de las cosas. 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 localizar la ubicación de la IMU en un volumen de 2 "durante todo el día cuando la cobertura del GPS es buena. En ausencia de actualizaciones de GPS (cañones urbanos, túneles, etc.) después de aproximadamente 60 segundos tenemos un margen de error de aproximadamente 10 cm. Los sistemas con este nivel de rendimiento son, por lo general, productos controlados por ITAR, ya que son dispositivos aptos para armas.
Los sistemas inerciales MEMS de menor calidad se utilizan durante todo el día en aplicaciones menos exigentes que dan lugar a la posición y la actitud del medidor de metro. Estos sistemas de baja calidad todavía emplean el mismo mecanismo de filtrado de Kalman. El verdadero inconveniente 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 tendrán salidas que varían hasta en un 10% en el rango de temperatura. Es posible que esto no importe si se encuentra a una temperatura constante durante la operación.
Lo siguiente a considerar es la densidad espectral del ruido giroscópico. Obviamente, cuanto menor sea la cantidad de ruido, mejor. El siguiente enlace proporciona documentación sobre cómo pasar de la densidad del ruido espectral a la deriva (en grados por unidad de tiempo). enlace
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 va a integrar el error.