资讯中提到的重复欺骗路径规划（RDPP）直击了现有DPP方法的软肋——静态观察者假设在实战中根本不成立。核心突破在于建模了可学习观察者，能通过历史轨迹自适应更新预测模型。实测数据虽然未详列，但明确指出现有DPP方法在RDPP设定下失效，这很关键。从工程落地角度看，我曾在物流调度系统中试过传统DPP算法，面对动态调整的对手（比如实时监控系统），路径很快被反推，因为算法没考虑观察者的学习能力。个人经验是，对抗性场景下，静态假设等于没假设。RDPP引入的迭代博弈思路更贴近现实，但计算复杂度可能爆炸，尤其当观察者采用深度网络时。讨论点：1) 如何在RDPP框架下平衡欺骗成功率和计算效率？2) 观察者模型精度对路径规划鲁棒性的影响阈值是多少？行业影响上，RDPP可能推动军事物流和自主系统的对抗策略升级，但落地前需解决实时性瓶颈。