10s писал(а):То есть он будет работать как гироскоп.
Не совсем так. Акселерометр и гироскоп - совсем разные понятия.
В свое время я делал для одной вещи датчик, определяющий положение в пространстве.
Надо понимать, что если Вы, например, возьмете трехосевой акселерометр и будете поворачивать его вокруг вертикальной оси, сохраняя при этом горизонтальность вращения плоскости, образуемой двумя другими осями (так, чтобы проекция вектора g на вертикальную ось была равна единице, а проекции вектора g на остальные оси была равна нулю), то показания со всех трех осей не изменятся.
Поясню. Допустим, Вы хотите определять пространственное положение игрушечного танка, при этом ось Z акселерометра будет проходить перпендикулярно основанию танка, ось X - параллельно горизонтальной осевой линии танка, а ось Y - перпендикулярно осям Z и X, как показано на рисунке, то при повороте танка на гусеницах вокруг своей оси на горизонтальной поверхности, Вы никак не сможете отследить факт поворота, если не ставить дополнительные датчики (например, энкодеры) на его гусеницы.

Если бы у Вас был настоящий гироскоп, то задачу пространственной ориентации можно было бы решить без дополнительных датчиков.
10s писал(а):Не могли бы вы подсказать, по каким формулам все это считать?
Теорема косинусов, школьный курс тригонометрии.
В даташите на акселерометр обязательно указано, какие значения выходных данных соответствуют единичной (ось параллельна вектору g) и нулевой (ось перпендикулярна вектору g) проекциям вектора g на измерительную ось.
А дальше по теореме косинусов находите угол между истинной вертикалью (осью вектора g) и Вашими измерительными осями.
Но помните о том, что я сказал в первой части своего сообщения. Есть ограничения в применении этого метода. Более того, саму "ось вектора g" можно считать "истинной вертикалью" не во всех случаях. Так что все зависит от области, в которой Вы хотите применить этот метод определения координат, а также от требуемой точности. Где-то подойдет, где-то нет.
Данные, поступающие от акселерометра, обязательно будут зашумлены (по многим причинам). Так что перед вычислениями придется применять какие-либо методы обработки "сырых" данных. Начиная от простейшего математического ожидания и заканчивая применением каких-либо фильтров, например, фильтра Калмана.