Options Framework Benchmark for Robot Learning是一个专注于机器人选项框架的基准测试。该基准涵盖操作、导航、运动控制等多种长时序任务域，比较了不同选项发现方法（聚类、变分推断、因果发现）和子目标生成策略在选项质量、学习效率、最终性能方面的表现。基准还评估了选项数量、选项时长、终止条件设计对层次策略性能的影响，分析了选项的可解释性和可迁移性。来源机构包括Google Research、Stanford、MIT等。