自律移動機械が自己位置推定の際に使う地図データの最適化手法を提案している．最適化した地図を使うことで，センサや計算処理性能を追加することなく自己位置推定精度を向上できる．これまでの研究で，走行速度や経路などの走行条件ごとに最適な地図が異なることがわかっている．これは，さまざまな最適地図を生成して使い分ければ，更なる性能向上が見込まれることを意味する．ただし，先行研究の手法は最適化計算に数十時間ほどかかるため，複数枚の最適地図を生成するのは容易ではない．本研究では，より短時間で地図を最適化できる手法を提案して，各走行条件を考慮した多数の最適地図を容易に生成可能になったことを示す．