El rápido desarrollo de la tecnología de detección de objetos cooperativa en 3D para vehículos ha mejorado significativamente las capacidades de percepción de los sistemas de conducción autónoma. Sin embargo, la tecnología de percepción cooperativa de buques ha recibido una atención limitada en la investigación en comparación con la conducción autónoma, principalmente debido a la falta de conjuntos de datos apropiados para la percepción cooperativa de buques. Para abordar esta brecha, este documento propone S2S-sim, un novedoso conjunto de datos de percepción cooperativa de buques. Los escenarios de navegación de buques se construyeron utilizando Unity3D, e incorporaron modelos precisos de buques mientras se simulaban los parámetros del sensor de sensores LiDAR reales para recopilar datos. El conjunto de datos comprende tres escenarios típicos de navegación de buques, incluidos puertos, islas y aguas abiertas, con clases comunes de buques como portacontenedores, graneleros y cruceros. Consta de 7000 fotogramas con 96,881 cajas delimitadoras de buques anotadas. Aprovechando este conjunto de datos, evaluamos el rendimiento de los modelos principales de percepción cooperativa de vehículos al transferirse a escenas de percepción cooperativa de buques. Además, considerando las características de los datos de navegación de buques, proponemos un método de detección de objetos cooperativa en 3D basado en fusión de agrupamiento regional. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque logra un rendimiento de vanguardia en la detección de objetos de buques en 3D, lo que indica su idoneidad para la percepción cooperativa de buques.