递归运动函数来源于论文《Prediction and Indexing of Moving Objects with Unknown Motion Patterns》，它能够以递归函数的形式描述一段轨迹、预测之后的轨迹。
一般的运动函数自变量是时间，应变量是位置，参数是加速度、速度等。而递归运动函数的输入变量是之前一定数量的轨迹点，输出是下一个轨迹点。所以要预测不止一个轨迹点，需要连续运用递归运动函数。
递归运动函数比起一般的运动函数具有的优点有:形式统一，描述能力强。缺点：参数矩阵的求解比较复杂，根据参数不同，求解时间可能达不到实时性的要求。
下面贴几张图，以作演示：
红线是鼠标所画，蓝线是应用递归运动函数，从红点中计算得到最合适的参数矩阵，然后连续运用得到。
下面是VC工程，VS2013下编译成功。
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