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Real-time short-term pedestrian trajectory prediction based on gait biomechanics

dc.contributor.authorGonzález, L.
dc.contributor.authorLópez Rodríguez, Antonio Miguel 
dc.contributor.authorÁlvarez Álvarez, Juan Carlos 
dc.contributor.authorÁlvarez Prieto, Diego 
dc.date.accessioned2023-04-25T10:12:06Z
dc.date.available2023-04-25T10:12:06Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationSensors, 22(15) (2022); doi:10.3390/s22155828
dc.identifier.issn1424-8220
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/67435
dc.language.isoeng
dc.relation.ispartofSensors
dc.rights© 2022 Los autores
dc.rightsCC Reconocimiento 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceScopus
dc.source.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85136342591&doi=10.3390%2fs22155828&partnerID=40&md5=8878b3c82134af159fe957b398ddefe3
dc.titleReal-time short-term pedestrian trajectory prediction based on gait biomechanics
dc.typejournal article
dc.identifier.doi10.3390/s22155828
dc.relation.publisherversionhttp://dx.doi.org/10.3390/s22155828
dc.rights.accessRightsopen access
dc.type.hasVersionVoR


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