歩道での自律走行を行うロボットやパーソナルモビリティの需要が増加している。既存の自律走行では事前に環境地図と経路を作成し、経路を基に走行を行う場合が多い。しかし、歩道での自律走行は車道とは異なり、看板などの障害物により、環境が変化する場合があり、複雑な状況に対応できる動作計画を行う必要がある。本研究では、自動走行車いすのシミュレータを作成し、経路追従に使用する経路の情報を含めた強化学習により、障害物がランダムに配置された環境において、安全に走行できる行動の獲得を行った。