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模块二：核心技能篇——感知与决策核心技术实操（20学时）
1. 船舶智能感知系统部署与调试（4学时）
•核心内容：1. 主流感知设备（雷达/LiDAR/视觉传感器）选型标准与部署原则；2. 感知设备校准方法（时间同步、空间校准、精度验证）；3. 复杂海况下感知精度优化技巧（滤波算法基础应用）；4. 线上实操：虚拟仿真平台感知设备部署与校准练习。
2. 多传感器数据融合技术（4学时）
•核心内容：1. 数据融合核心原理与层级（数据层、特征层、决策层融合）；2. 主流融合算法（卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据理论）；3. 多传感器数据冲突解决策略与时间同步方法；4. 线上实操：基于Python的多传感器数据融合算法实现（模拟雷达与视觉数据融合）。
3. 船舶AI决策算法设计与优化（6学时）
•核心内容：1. 路径规划算法（A*、D* Lite、RRT*）原理与船舶场景适配；2. 自主避碰算法（传统规则法、机器学习法、强化学习法）核心逻辑；3. 复杂场景决策优化（多目标避碰、恶劣海况决策调整、应急场景处置）；4. 线上实操：① 基于TensorFlow/PyTorch的路径规划算法实现；② 虚拟仿真平台避碰算法调试与优化。
4. 系统集成与船岸协同技术（3学时）
•学时：3学时（1.5学时录播+1.5学时线上实操）
•核心内容：1. 感知-决策系统集成架构设计（分层架构、微服务架构适配）；2. 核心通信协议（MQTT、TCP/IP、IEC 61162）解析与应用；3. 船岸协同数据交互方案（边缘计算部署、数据加密传输、断点续传）；4. 线上实操：船岸数据交互模拟与通信协议调试。
5. 船舶智能系统安全防护（3学时）
•核心内容：1. 船舶智能系统安全风险（网络攻击、数据泄露、传感器篡改）；2. 安全防护架构设计（分区防护、访问控制、入侵检测）；3. ISO 21434标准核心要求与落地技巧；4. 线上实操：船舶感知系统安全漏洞模拟与防护方案设计。
