移動ロボットにおいては、障害物回避は必要不可欠であり、屋内においては壁と移動障害物の両方を考慮する必要がある。このため、壁と移動障害物を同時に回避するための動作を決定しなくてはならない。また、壁は常に平らではなく、柱などにより凹凸面が存在する。本研究では、ニューラルネットワークを用いて、車輪型ロボットが凹凸の壁と移動障害物を回避しながら目的地へ移動する経路をシミュレーションにより獲得した。ここで、ニューラルネットワークの各設計パラメータの調整は、凹凸の壁と障害物の初期位置および目的地を変えた環境を幾通りか用意し、少ない移動時間で移動障害物を回避しながら目的地へ移動するよう遺伝的アルゴリズムを用いて最適化を行った。