最近读到这篇关于重复欺骗路径规划（RDPP）的工作，感觉挺有意思。核心突破在于将传统DPP中静态、非学习的观察者假设，升级为能够通过历史轨迹自适应学习的对手模型，这更贴近现实对抗场景（比如物资运输或军事行动）。

我理解的关键是：现有DPP方法在观察者不断学习时表现不佳，因为规划策略无法应对预测模型的动态演化。RDPP框架试图建模这种“可学习性”，但具体如何平衡欺骗效果与计算复杂度？我看摘要提到“将观察者之前的预测”作为输入，但没详细说明是否引入了对抗训练或元学习机制。

个人经验上，我做过一些路径规划的项目，静态假设确实容易导致策略被反制。但这里有个疑问：RDPP是否假设观察者的学习模型已知或可近似？如果对手的模型未知，是否只能通过在线学习来应对？

从行业视角看，这个方向对智能体对抗博弈（比如无人机避障）或安全物流都有潜在影响——未来规划算法可能需要同时考虑长期欺骗效果和对手推理能力。

最后抛两个问题：1）RDPP在真实环境中的鲁棒性如何？比如观察者使用不同学习算法（如LSTM vs. Transformer）时表现是否一致？2）能否与逆向强化学习结合，让智能体主动探索对手的认知边界？