由图6.1可知，在三个模块（DPM、PPM和ACM）中，由于大多数决定需要在PPM中完成，因此PPM在自主航行系统中起着最重要的作用，它能够使得船舶能够安全自主地航行。典型的决策有：①船舶如何能够以最高效的方式找到到达目标点的参考路线；②船舶应如何调整其轨迹以适应突发情况，比如发生了一些预料外的船舶移动；③船舶如何在最大程度上减少恶劣天气或环境条件的影响。所有这些问题必须在PPM中通过实施规划算法解决，并且由于需要在短时间内做出决策，PPM需要有足够高的运算效率。
总的来说，规划算法可以根据其涉及的属性分为两类：
（1）路径规划：重点关注从起点到终点的路径中必须安全无碰撞，忽略速度和加速度这样的动态属性。
（2）运动规划：考虑额外动态属性（也称为轨迹规划）。
路径规划通常仅指机器人位置和几何方向的计算，而运动规划则还会涉及线速度和角速度的评估，将机器人动力学考虑在内。因此，路径规划是运动规划的子集，并且路径规划算法提供的路线通常被认为是覆盖大范围运动区域的参考路线。而运动规划算法更常用于在受限区域中航行的小型船舶，船舶在这块区域中的运动将受到约束。在本章中这两种不同的算法都没有被特别区分，它们都被称为路径规划。
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图6.5 船舶的路径规划流程图
对规划算法进行分类的另一种方法是根据实时性来区分，即在线和离线规划。离线规划主要处理不包含移动障碍物的环境，因此可以在航行前完成路径计算。生成的路径也可以认为是最佳路径。与之相反，在线规划通常在动态环境中采用，其中需要避免多个静止或移动障碍物，由于传感器不断更新环境信息并修改路线，因此其产生的运动路径更具实时性。
图6.5所示为采用在线和离线规划策略的船舶路径规划典型流程图。从图中可以看出，这两种策略的主要区别在于，对于在线规划策略，附加的碰撞风险评估系统与路径规划算法集成在了一起。碰撞风险评估能够确定与其他船舶的潜在碰撞危险，如果此类风险高到足以触发安全问题，则路径规划算法将会被建议重新规划路径并提供适当的规避动作。典型的碰撞风险评估策略包括一维方法，即最近点（closest point of approach，CPA）方法和二维（2D）方法，即船舶领域模型和CPA组合。
在下面的几节中，将介绍两种不同碰撞风险评估方法背后的基本理论，然后还将介绍一种切实可行的船舶风险评估策略。在路径规划方面，在回顾和比较一系列常用的规划算法后，将具体介绍基于快速行进方法（fast marching method，FMM）的路径规划方法。
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