SLAMで生成された3次元地図にはしばしば人や可動物体などの移動障害物がノイズとして含まれる．このノイズは，位置推定や経路計画に影響を及ぼすため，その除去が望まれている．既存の機械学習や時間差分を用いた手法は，事前学習や物体の動きに依存するという課題がある．本研究では，複数ロボット間での地図共有を想定し，単なるノイズ点群の除去ではなく，移動障害物の存在可能性を共有することを目的とする．そこで，屋内環境における静的構造物と移動障害物を統計的に識別，その存在確率をボクセル単位で管理する手法を提案する．また，本手法の評価に向けて，廊下など複数環境におけるデータセットの構築を進めている．