近年，構造物の老朽化が急速に進んでいるため，網羅的な維持管理が必要である．そこで，網羅的に構造物の3次元形状を計測する方法として，車両にセンサ機器を搭載したMMSがある．しかし，測位衛星の受信環境が悪い場所では計測精度が低下し，正確な3次元データを生成できない．これに対して，SLAMを用いて計測時の姿勢と自己位置を推定し，計測データを補正する方法が考えられるが，MMSにそのまま適用すると，車両速度が速いため，異なる点同士を同一の特徴的な点として誤推定し，推定精度が低下する．そこで，本研究では，RANSACを用いて計測データから自己位置姿勢の推定に有用な点のみを抽出し，SLAMと走行速度を用いて位置補正する手法を提案する．