Safe Robot Learning Benchmark是机器人安全学习领域的标准化评测基准，用于评估和比较不同安全强化学习算法和系统的性能。该基准提供了多种安全机器人学习任务场景，包括安全导航（避障、约束区域、动态障碍）、安全操作（力约束、碰撞避免、关节限制）、安全移动操作（人机共存、安全距离、紧急停止）等，支持多种安全约束类型（硬约束、软约束、机会约束、风险约束）和多种安全强化学习算法（CPO、TRPO-Lagrangian、PPO-Lagrangian、安全屏蔽、安全探索等）。Safe Robot Learning Benchmark支持多种评估指标，包括任务完成率、安全违规率、约束满足率、累积奖励、样本效率、收敛速度、超参数敏感性等，提供了标准化的评估协议和多个安全环境（Safety Gym、Safety Gymnasium、Bullet Safety Gym等）。该基准推动了安全强化学习技术的发展，多种经典和最新的安全强化学习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安全强化学习、机器人安全学习、自动驾驶安全、工业控制安全等领域的研究和开发中，是安全机器人学习算法评估的标准基准之一。