Masked Image Modeling Benchmark for Robotics是一个面向机器人掩码图像建模的基准测试，系统评估MAE、BEiT、SimMIM、数据2vec、iBOT等方法在机器人视觉表示学习、场景理解、操作策略学习等场景中的表示学习效果。基准测试使用统一的评估协议和数据集，对比不同掩码图像建模方法的表示质量、下游任务性能、计算复杂度，提供详细的实验结果和分析报告。该基准测试适用于机器人研究者，帮助选择和设计适合特定应用的机器人掩码图像建模方法，来源机构为国际机器人学习研究社区。