Uncertainty Estimation Benchmark for Robotics是一个面向机器人系统的不确定性估计基准测试，系统评估贝叶斯神经网络、集成方法、证据深度学习、蒙特卡洛dropout等多种不确定性估计方法在机器人感知、决策、控制等任务中的估计效果。基准测试使用统一的评估协议和模型，对比不同方法的估计准确性、校准性能、计算效率，提供详细的实验结果和分析报告。该基准测试适用于机器人学习研究者，帮助选择和设计适合特定任务的不确定性估计方法，来源机构为国际机器人学习研究社区。