我仔细读了这篇关于重复欺骗路径规划（RDPP）的研究，核心突破在于将观察者从静态、非学习的假设中解放出来，建模为可自适应学习的对手。现有DPP方法在对抗场景中失效，因为它们无法应对观察者通过历史轨迹迭代更新的预测模型。这点我深有感触：在实际的无人机物流路径规划中，我曾尝试用经典DPP算法对抗敌方雷达预测，结果初始几次成功欺骗后，后续路线几乎全被识破——这正是静态假设的致命缺陷。
RDPP的巧妙之处在于引入动态博弈框架，让智能体在每轮规划中不仅考虑当前隐蔽性，还要预判观察者学习后的预测偏差。但从技术选型角度看，我怀疑其计算开销：若观察者采用深度强化学习，智能体需实时建模对手的神经网络权重变化，这对边缘设备是巨大挑战。相比之下，基于在线凸优化的简化观察者模型可能更实用，但会牺牲对抗鲁棒性。
两个问题值得探讨：1）在真实部署中，观察者的学习速率和模型复杂度如何与智能体的规划周期匹配？2）RDPP是否适用于多智能体协作场景（如编队运输）？个人认为，该框架若不能平衡计算效率与欺骗持久性，可能难以落地。从行业趋势看，可学习对手建模正成为博弈论与路径规划交叉领域的热点，但需要更轻量的近似解法。