刚读完这篇关于重复欺骗路径规划（RDPP）的研究，核心观点很清晰：传统DPP假设观察者是静态的，但现实对抗中对手会学习历史轨迹，导致欺骗策略崩溃。研究提出RDPP框架来建模可学习观察者，并指出现有方法无法适应演变预测。作为一名做过机器人路径规划的工程师，我深有感触。在实际项目中，我们曾尝试用DPP隐藏无人车的终点，结果对手通过几轮轨迹反推就能预测真实目标，甚至比我们预期快得多。这背后是算法对观察者学习能力的低估：传统方法只优化单次轨迹的欺骗性，忽略了观察者的贝叶斯更新或RNN预测模型。RDPP的思路很务实——将观察者预测纳入规划循环，但工程落地时有个坑：计算复杂度激增。每次规划都要模拟观察者多步学习，这对实时系统是巨大挑战。我的疑问是：RDPP在非完全信息博弈中，如何平衡欺骗效果与计算开销？另外，如果观察者采用元学习策略（如MAML），RDPP的适应性是否会被再次绕过？从行业看，这项研究推动路径规划从单次博弈转向多轮对抗，对军事物流、隐私保护无人机配送等场景影响深远，但工程化前需解决实时性瓶颈。期待有团队开源基准测试，方便我们复现对比。