
Entendiendo ARW: El límite oculto de la precisión de la IMU (Parte 1)
ARW no es una especificación, sino un reloj. Desde el momento en que se inicia la IMU, indica la velocidad a la que se degrada la confianza en la orientación. Cuanto más bajo sea, más tiempo se mantendrá el sistema correcto.

10 errores de diseño que cometen los ingenieros al integrar IMU
Los errores de integración de IMU pueden afectar la fiabilidad de la navegación. Desde la desalineación y la vibración hasta la calibración deficiente y la excesiva dependencia de la fusión de sensores, los ingenieros suelen repetir los mismos errores. En esta guía, exploramos los 10 errores más comunes en la integración de IMU, explicamos sus consecuencias y ofrecemos soluciones expertas que puede aplicar en sus propios proyectos.

Tecnología FOG en el control de actitud de naves espaciales: más allá de los límites de los MEMS
Los giroscopios de fibra óptica superan a los MEMS al ofrecer estabilidad a largo plazo, resistencia a la radiación y precisión confiable durante años. Son indispensables para satélites, constelaciones y sondas espaciales, donde la precisión es fundamental.

Cómo la fusión multisensorial está redefiniendo los sistemas de navegación inercial
La precisión de la navegación inercial se ve limitada, en última instancia, por la calidad del modelado y la compensación de los errores del sensor. Desde la deriva de sesgo hasta el desplazamiento aleatorio, una mitigación eficaz requiere una combinación de diseño de hardware, rutinas de calibración y corrección algorítmica en tiempo real.

Los 10 principales proveedores de unidades de medición inercial (IMU) FOG en 2025
Descubra los 10 principales proveedores de IMU de fibra óptica en 2025, incluyendo Honeywell, Exail, GuideNav y más. Compare la deriva de polarización, el control de exportación y el rendimiento táctico para aplicaciones aeroespaciales y de defensa.

Fuentes de error y técnicas de compensación en sistemas de navegación inercial
La precisión de la navegación inercial se ve limitada, en última instancia, por la calidad del modelado y la compensación de los errores del sensor. Desde la deriva de sesgo hasta el desplazamiento aleatorio, una mitigación eficaz requiere una combinación de diseño de hardware, rutinas de calibración y corrección algorítmica en tiempo real.