Q-Learning Benchmark for Robotics是机器人Q学习领域的权威基准测试，为Q学习算法及其深度扩展在机器人决策任务中的性能评估提供标准化的测试平台和评价指标。该基准测试由强化学习和机器人学交叉领域的研究社区共同制定，涵盖了机器人路径规划、任务调度、运动控制、多机器人协同等典型Q学习任务场景。测试采用统一的仿真环境和机器人模型，评估指标包括收敛速度、最终性能、学习稳定性、离散化精度、样本效率等。该基准测试已成为机器人Q学习研究领域的标准评估工具，被大量学术论文引用，适用于机器人Q学习、强化学习、智能决策等领域的算法评估和比较。