近年，自動車の自動運転に関する研究が盛んに行われている．自動運転の研究のうち，画像情報を用いて自動車の行動決定を行い，自動運転を実現する研究が見受けられる．これらの研究では画像情報より道路の状況を認識し，操舵角や速度を制御している．しかし，制御規則を進化学習システムを用いて獲得する枠組の研究は見受けられない．このような背景をふまえて，本研究では知能ロボットの実現のような最終アウトプットを目的とするのではなく，自走型模型自動車を対象に，コースを走行するための自走制御則を獲得し，そのために用いられた学習や進化システムを評価することを目的とする． 自走制御ルールの獲得については，初期段階から自動車を用いての制御ルールの獲得は，多大な時間と労力を要する．そこでシミュレータを用いて事前に基本的な制御ルールを獲得する．その結果を適用した模型自動車を用いて追加学習を行い，学習システムを評価する．
