Shielding Benchmark for Robot Reinforcement Learning是一个面向机器人强化学习的屏蔽基准测试。该基准评估了不同屏蔽方法（基于模型的屏蔽、控制屏障函数屏蔽、学习型屏蔽）在机器人操作和导航任务中的安全保障效果和对学习性能的影响。基准提供了多样化的危险场景和标准化的屏蔽评估协议，分析了屏蔽保守性、可证明性、计算开销对系统性能的影响，并比较了屏蔽与其他安全RL方法的优劣。来源机构包括MIT、CMU、Oxford等。