近年、パーソナルモビリティに対する需要が増加している。また、車いすは人の近くや狭い場所を通るなど、自動車とは異なる環境を走行する。車いすが自動走行をする場合、複雑な状況に対応できる障害物の回避行動を行う必要がある。本研究では、自動走行車いすが様々な障害物の環境に対して、安全に走行及び障害物回避ができる行動の獲得を目指す。本論文では、様々な状況の障害物環境を用意できるシミュレーション環境を作成し、この環境を用いて強化学習を行い回避行動を学習し評価する。