모바일 로봇 내비게이션 (navigation)에 필수적인 시각 관성 오도메트리 (Visual-Inertial Odometry, VIO)는 수많은 픽셀을 가진 카메라를 사용합니다. 카메라 이미지를 캡처하고 처리하는 데는 상당한 자원이 필요합니다. 본 연구는 평면 오도메트리 (planar odometry)에 대한 미니멀리스트 접근 방식을 제시하며, 단 4개의 시각적 측정값과 IMU (Inertial Measurement Unit)만으로도 차동 구동 (differential-drive) 로봇을 위한 견고한 움직임 추정이 가능하다는 것을 입증합니다. 우리의 핵심 통찰은 광학 가보 마스크 (optical Gabor masks)를 통해 세상을 감지하는 아래를 향한 4개의 포토다이오드 (photodiodes)가 속도를 인코딩하는 신호를 생성한다는 점입니다. 이를 바탕으로, 우리는 물리 기반 시뮬레이터 (physically-grounded simulator)를 사용하여 시간적 합성곱 신경망 (Temporal Convolutional Network, TCN)과 함께 마스크 파라미터를 공동 최적화합니다. 결과적으로 생성된 모델은 포토다이오드에서 생성된 단 4개의 측정값으로부터 속도를 디코딩합니다. 이러한 추정치를 IMU의 각속도와 결합하면 연속적인 평면 궤적 (planar trajectory)을 얻을 수 있습니다. 우리는 차동 구동 로봇에 장착된 프로토타입 센서를 통해 우리의 접근 방식을 검증합니다. 다양한 실내 및 실외 지형에서 우리 시스템은 실제 환경에서의 미세 조정 (fine-tuning) 없이도 참조 지면 진실 (ground truth)을 밀접하게 추적합니다. 우리의 연구는 미니멀리스트 센싱이 효율적이고 정확한 평면 오도메트리를 가능하게 함을 보여줍니다.