Offline Pretraining Benchmark for Robot Learning是一个专注于机器人离线预训练的基准测试。该基准涵盖了操作、导航、运动控制等多种机器人任务，提供了多样化的离线数据集（专家演示、次优数据、混合质量数据），评估了CQL、IQL、TD3+BC、BEAR、BRAC等主流离线强化学习算法的性能。基准测试关注离线策略的泛化能力、对数据质量的鲁棒性、以及作为在线微调初始化的效果。评估指标包括离线任务成功率、Q值准确性、分布外泛化能力。来源机构包括DeepMind、MIT、Oxford等。