State Representation Learning Benchmark for Robot Control是一个专注于机器人状态表示学习的基准测试。该基准涵盖操作、导航、运动控制等多种视觉控制任务域，比较了不同状态表示学习方法（下一帧预测、逆动力学、对比预测编码、自动编码器）在表示质量和下游控制性能方面的表现。基准还评估了不同辅助任务组合、表示维度、训练数据量对表示学习效果的影响，分析了表示的解耦性、紧凑性、预测性等性质。来源机构包括Google Research、Stanford、Montreal大学等。