狭い空間や複雑な地形を移動可能な多関節ヘビ型ロボットは、災害現場の捜索や配管・プラントの検査などでの幅広い応用が期待されている。特に、移動関節ヘビ型ロボットは、内部で関節ユニットを動的に移動させることで、少数の関節ユニットで複雑な変形を実現し、軽量化や低電力化を可能にする。しかし、移動関節ユニットを用いたヘビ型ロボットの制御手法は、モデル化が困難で、十分に確立されていないのが現状である。そこで、本研究では強化学習による移動関節ヘビ型ロボットの自律的な移動パターン獲得を目指す。シミュレーション上でロボットをモデル化し、強化学習を用いて前進や後退、旋回などの基本動作が可能であることを確認する。