Para el desarrollo del proyecto se calibraron los dispositivos en Python y su interfaz desarrollada en Processing, además se usó la arquitectura Tight Coupling en la cual se utilizó el Filtro de KALMAN para el acoplamiento de estos dos sistemas; en la cual se obtuvo las mejoras necesarias en el posicionamiento, además se modificó la arquitectura añadiendo el filtro de MADGWICK estabilizando de manera más rápida y precisa la unidad de medición inercial (IMU). Se desarrolló el dispositivo que fusiona las señales GPS e IMU y el software LJLAB en el cual se mostró las mediciones mejoradas (GPS/IMU) con sus respectivas gráficas. Para el análisis se usó el método experimental ANOVA y se logró demostrar una reducción en el error de posicionamiento en un 93% aproximadamente en comparación con el error que presentaba el dispositivo GPS por sí solo.