Um dos grandes desafios ao se trabalhar com robôs móveis é determinar a posição do veículo, seja em tempo real ou para processamento posterior, e com isso estipular a completa trajetória percorrida pelo equipamento. Entretanto, esta é uma das funções básicas de vários robôs móveis que tem como uma de suas finalidades rastrear a posição de algo, como por exemplo falhas estruturais em ambientes hostis e insalubres ou de difícil acesso. Atualmente a proposta mais comum para solucionar esse desafio, de forma genérica, é a utilização de um Global Positioning System (GPS) que está altamente difundido e possui uma tecnologia muito bem estudada apesar disso, muitas vezes este equipamento sozinho não garante o monitoramento contínuo da posição já que inúmeros fatores influenciam o recebimento e o envio de sinais eletromagnéticos. Desse modo verificou-se a necessidade do desenvolvimento de um método alternativo para a determinação da posição, e consequentemente da trajetória, de robôs móveis em ambientes desfavoráveis à aplicação das propostas usuais e atualmente a estratégia mais adotada para essa finalidade é a implementação de um sistema de navegação inercial. A navegação inercial é o processo pelo qual valores instantâneos de aceleração linear e velocidade angular são adquiridos através de uma UMI e de translação retilínea através de um encoder. Os dados destes dois tipos de sensores são complementares e combinando-os através de algoritmos conhecidos como Filtros de Kalman é possível mitigar os erros cumulativos das medidas e gerar uma excelente estimativa do caminho transcorrido. Entretanto, a maioria dos sistemas de navegação inercial existentes são muito caros e inviabilizam sua utilização em alguma aplicações. Neste cenário propõe-se o desenvolvimento de um sistema de navegação inercial de baixo custo e a construção de uma plataforma para testes do sistema.