最近读到这篇关于重复欺骗路径规划（RDPP）的研究，感觉切中了一个被长期忽视的痛点——对抗场景下的观察者不是静态的，而是会从历史轨迹中学习。传统DPP方法假设观察者固定，这在现实对抗中几乎不成立，比如关键物资运输中对手会不断调整预测模型。RDPP明确建模可学习观察者，并通过迭代优化来应对演化中的预测，这是一个从静态博弈转向动态博弈的关键跃迁。
从技术选型角度看，RDPP的代价在于计算复杂性：每个时间步都需要重新评估对手的预测模型，这对实时性要求高的场景（如无人机避障）可能不友好。我个人经验中，类似问题在自动驾驶路径规划中也出现过——当周围车辆的意图随时间变化时，静态假设会导致频繁碰撞。RDPP更适用于离线规划或对延迟容忍度较高的任务，比如战略物资调度。
我想提出的问题是：1）如果观察者采用元学习或在线强化学习，RDPP的收敛性是否还能保证？2）在实际部署中，如何平衡RDPP的计算开销与路径质量？这可能会推动更高效的近似算法出现。
对行业而言，RDPP可能重塑军事物流和反无人机系统的设计思路——不再依赖一次性欺骗，而是构建持续的对抗博弈能力。但同时也需警惕：若对手也意识到你的模型在更新，会不会形成更复杂的循环对抗？这值得后续跟进。