OrchardBench는 농업 로봇 연구를 위한 물리 기반 GPU 병렬 사과 과수원 시뮬레이션 환경입니다. 각 나무는 확률적 L-시스템으로 생성되며, 가지는 torsional spring-damper로 모델링되어 현실적인 움직임을 구현합니다. 물리 기반 시뮬레이션을 통해 실제 과수원 환경의 제약 없이 반복 가능한 실험이 가능하며, 수확량, 처리량, 식물 손상 등을 측정할 수 있습니다.
Newton 엔진 기반의 OrchardBench는 나무의 각 물리적 파라미터가 출처가 명시되어 있으며, 환경별 도메인 랜덤화를 통해 다양한 나무 환경을 생성합니다. 로봇 팔과 깊이 카메라를 결합하여 과일 인식 및 자율 수확 baseline을 제공합니다.
노트북 GPU에서 실시간 속도로 여러 환경을 병렬 실행할 수 있도록 설계되었으며, 수확 완료율, 처리량, 식물 손상 등 다양한 지표를 측정하여 농업 로봇 연구의 발전에 기여합니다. 현재 baseline은 과일의 약 40%를 성공적으로 수확하며, 추가적인 개선 여지가 큽니다.