Multimodal Robot Perception Benchmark是机器人多模态感知领域的标准化评测基准，用于评估和比较不同多模态感知算法在机器人任务中的性能。该基准提供了多种机器人多模态感知测试场景，包括多传感器融合感知（相机+激光雷达+IMU+触觉+力觉+麦克风等多传感器融合目标检测/分割/姿态估计）、跨模态对齐（视觉-语言对齐/视觉-触觉对齐/视觉-力觉对齐/多模态语义对齐）、模态缺失鲁棒性（单模态缺失/多模态缺失/传感器故障/噪声干扰下的感知性能）、多模态场景理解（多模态语义分割/场景图生成/视觉问答/人机交互理解）、实时多模态推理（边缘设备上的实时多模态推理/延迟/吞吐量/资源占用）等，支持多种多模态融合方法和多种机器人平台（工业机器人/服务机器人/自动驾驶/人形机器人）。Multimodal Robot Perception Benchmark支持多种评估指标，包括感知性能（mAP/准确率/IoU/姿态误差/分割精度）、融合性能（融合增益/跨模态对齐精度/模态互补性）、鲁棒性性能（模态缺失下的性能下降率/噪声鲁棒性/故障恢复能力）、实时性能（推理延迟/吞吐量/CPU/GPU/内存占用）等，提供了标准化的评估协议和多个公开数据集（包括多模态机器人数据集、自动驾驶多模态数据集、人机交互多模态数据集）。该基准推动了机器人多模态感知技术的发展，多种经典和最新的多模态融合算法都在该基准上进行了评估和对比。该基准被广泛应用于工业机器人、服务机器人、自动驾驶、医疗机器人、人形机器人等领域的多模态感知系统研究和开发中，是机器人多模态感知算法评估的标准基准之一。