一方面是提高环境感知算法的精度和鲁棒性。利用先进的传感器融合技术，将雷达、视觉、声呐等多种传感器数据进行有效融合，准确识别周围的障碍物、其他船舶以及复杂的海况信息。通过改进目标检测和跟踪算法，能够在不同天气、光照条件下稳定地跟踪目标，为决策算法提供可靠的输入。另一方面是优化决策算法，采用智能优化算法如强化学习算法，使船舶能够根据实时感知的环境信息，自主地做出最优的航行决策，包括航线规划、避碰策略等。同时，提升算法的计算效率，利用并行计算、边缘计算等技术，减少算法运行时间，满足船舶实时导航的需求。此外，还可以通过大数据分析，对历史航行数据进行挖掘，优化算法模型，使其更好地适应不同的航行场景。
