移動ロボットの自律走行には、深層強化学習に基づく行動モデルを用いることが多い。行動モデルの学習には、一般的にシミュレータが用いられる。未知の環境で自律移動を可能とする行動モデルの獲得には、多様な環境での行動学習が必須である。しかし、これら環境を用意するには、手間のかかるケースが多い。よって、本研究ではシミュレータとして使用するUnity上に、多様な環境を自動で構築し、行動学習まで一貫して行うシステムの開発を目指す。屋外の公園や屋内のビルの廊下のような環境を対象とし、これら環境を構成するオブジェクト配置や形状を多様化させた、様々なシミュレーション環境を自動構築し、行動学習を行う。