Meta-Learning Benchmark for Robotics是机器人元学习领域的标准评测基准，涵盖少样本学习、快速适应、跨任务迁移、终身学习等核心任务。基准提供机器人操作、导航、抓取、人机交互等多种任务的元学习数据集，支持MAML/ProtoNet/Reptile/Meta-SGD等多种算法对比，集成仿真环境和真实机器人部署工具。基准评测指标包括少样本学习精度、适应速度、跨任务迁移能力、终身学习稳定性、计算效率，支持不同任务数量、不同样本数量、不同任务相似度的实验设置。基准由多所高校和研究机构联合维护，已成为机器人元学习研究的标准评测平台。