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、実環境に近い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。また、実機で学習した結果を適用し実環境でも適用可能であることを確認する。