Preference Learning Benchmark for Robotics是机器人偏好学习研究社区维护的标准化评测基准，用于公平比较不同偏好学习算法在各类机器人任务上的反馈效率和策略对齐性能。基准涵盖基于偏好的强化学习（成对比较/排名/评分）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、主动偏好学习、协同偏好学习等多种偏好学习范式，包括机器人操作、自动驾驶、辅助机器人、对话系统、游戏AI等多种任务类型。基准提供了统一的偏好反馈生成接口（合成人类反馈/真实人类反馈）、标准化的评估协议、可复现的实验设置和公开的排行榜，支持多种仿真环境和真实机器人平台。