في هذه الدراسة، نتناول التحدي الحاسم المتعلق بموازنة السرعة والدقة مع الحفاظ على القدرة على التفسير في أنظمة الحركة البصرية (VO)، وهي جوانب محورية في مجال التنقل الذاتي والروبوتات. غالبًا ما تواجه الأنظمة التقليدية للحركة البصرية تنازعاً بين السرعة الحسابية والدقة في تقدير الموضع. ولحل هذه المشكلة، نقدّم نظامًا مبتكرًا يدمج بشكل تآزري بين الأساليب التقليدية للحركة البصرية وشبكة متصلة تمامًا (FCN) مصممة خصيصًا. يتميّز نظامنا بنهج فريد في التعامل مع كل درجة حرية بشكل منفصل داخل الشبكة المتصلة تمامًا، مع التركيز القوي على الاستدلال السببي لتعزيز القدرة على التفسير. هذا يمكّن من تقييم دقيق وتفصيلي لخطأ الموضع النسبي (RPE) عبر مختلف درجات الحرية، مما يوفر فهماً أكثر شمولاً للتغيرات في المعاملات والديناميكيات الحركية في بيئات مختلفة. وتجدر الإشارة إلى أن نظامنا يُظهر تحسّناً ملحوظًا في سرعة المعالجة دون التضحية بالدقة. وفي بعض السيناريوهات، يحقق انخفاضًا يصل إلى 5% في متوسط الجذر التربيعي للخطأ (RMSE)، مما يُظهر قدرته الفعّالة على سد الفجوة بين السرعة والدقة التي كانت تُعدّ عقبة طويلة الأمد في أبحاث الحركة البصرية. ويمثل هذا التقدّم خطوة كبيرة نحو تطوير أنظمة حركة بصرية أكثر كفاءة وموثوقية، مع تطبيقات واسعة النطاق في التنقل في الزمن الحقيقي وأنظمة الروبوتات.