Adversarial Imitation Learning Benchmark for Robotics是机器人对抗模仿学习领域的标准评测基准，涵盖奖励函数学习、策略优化、模式坍塌、样本效率等核心任务。基准提供机器人操作、导航、运动控制等多种任务的专家演示数据集，支持GAIL、AIRL、WGAIL、VGAIL、Multi-Agent GAIL等多种算法对比，集成不同训练配置和超参数的实验设置。基准评测指标包括策略性能、专家匹配度、训练稳定性、模式坍塌率、样本效率，支持不同任务、不同专家数量、不同训练配置的实验设置。基准由多所高校和研究机构联合维护，已成为机器人对抗模仿学习研究的标准评测平台。