자율주행 및 로보틱스 분야에서 로봇의 위치 측정과 주변 지도 생성을 동시에 진행하는 SLAM은 빼놓을 수 없는 연구 주제이다. 부정확한 센서 오도메트리는 SLAM 결과로 생성된 3차원 지도 또는 경로 계획 결과의 정확도에 영향을 미칠 수 있기에, 센서 오도메트리의 정확성은 SLAM 분야에서 매우 중요하다. 오도메트리의 정확도를 저하하는 주요한 문제 중 하나로는 부정확한 최적화 또는 잘못된 특징점 정합 등으로 인하여 발생하는 z축 에러 문제가 있다. IMU 센서를 활용하여 추정할 수 있는 중력 벡터를 활용할 경우, 기존의 카메라 및 라이다 SLAM에서 활용해온 4-Dof 최적화를 사용할 수 있게 된다. 이를 활용하여, 본 연구는 중력 추정 기반 4-Dof 최적화를 적용한 단일 칩 레이더 오도메트리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Double RANSAC 테크닉을 활용하여 노이즈 및 동적 물체를 제거하였으며, 추가적으로 z축 방향으로 부정확한 포인트 또한 제거하였다. 또한 IMU 센서의 초기 가속도 정보를 기반으로 로봇의 Initial Orientation을 보정한다. 마지막으로 4-Dof 최적화에 기반한 위치 추정을 진행, 기존의 6-Dof 최적화를 기반으로 하는 칩 레이더 오도메트리 알고리즘에 비하여 z축 오차에 강인한 센서 오도메트리 정보를 계산한다. 본 알고리즘의 성능은 z축 진동이 심한 보행 로봇 플랫폼인 Boston Dynamics Spot 4족 보행 로봇에서 테스트하였으며, 실험 결과 기존 레이더 오도메트리 알고리즘과 비교하여 z축 방향 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.