ModuleNotFoundError: No module named 'ardrone_joy'

时间: 2023-11-01 07:58:23 浏览: 41
ModuleNotFoundError: No module named 'ardrone_joy' 是指在运行代码时找不到名为'ardrone_joy'的模块。可能的原因是您没有正确安装或导入该模块。要解决此问题,您可以按照以下步骤操作: 1. 确保您已正确安装了'ardrone_joy'模块。您可以使用pip命令来安装该模块,例如:pip install ardrone_joy。如果您已经安装了该模块,请确保版本与您正在使用的代码兼容。 2. 检查您的代码中是否正确导入了'ardrone_joy'模块。请确认import语句是否正确拼写,并且该模块是否在您的Python环境中可用。 3. 如果您已经按照上述步骤检查并仍然出现问题,请尝试重新安装'ardrone_joy'模块。您可以卸载模块并重新安装,以确保安装过程正确无误。 4. 如果问题仍然存在,请检查您的Python环境和依赖项是否正确配置。确保您的Python版本与所需模块的兼容,并确保所有依赖项都已正确安装。
相关问题

#include <iostream> #include <cmath> #include <ros/ros.h> #include <geometry_msgs/PoseStamped.h> #include <nav_msgs/Odometry.h> #include "plan_env/lec4.h" #include "ego_planner/TutorialGoal.h" using namespace std; ros::Subscriber odom_sub; ros::Publisher param_goal_pub; ros::ServiceClient client; int waypoint_num_; double waypoints_[50][3]; double spin_rate; // void OdomCallback(const nav_msgs::Odometry& msg) { ROS_WARN_ONCE("odom CB"); static int way_point_count = 0; if (way_point_count >= waypoint_num_) { ROS_WARN_ONCE("all points pub"); return; } float dist = std::sqrt(std::pow(waypoints_[way_point_count][0] - msg.pose.pose.position.x, 2) + std::pow(waypoints_[way_point_count][1] - msg.pose.pose.position.y, 2) + std::pow(waypoints_[way_point_count][2] - msg.pose.pose.position.z, 2)); //TODO /***your code for publishing drone goal***/ } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "exercesie2_param_node"); ros::NodeHandle n("~"); odom_sub = n.subscribe("/odom", 10, OdomCallback); param_goal_pub = n.advertise<ego_planner::TutorialGoal>("/waypoint_generator/tutorial_goal", 10); //TODO /*your code for param reading*/ for(i) n.param("point_x", waypoints_ []); n.param("point_y", waypoints_10.0); n.param("point_z", waypoints_ 10.0); n.param("/spin_rate", spin_rate, 10.0); ros::Duration(0.5).sleep(); ros::Rate loop_rate(spin_rate); while (ros::ok()) { ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); } }补充完整这段代码

以下是补充完整的代码: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> #include <ros/ros.h> #include <geometry_msgs/PoseStamped.h> #include <nav_msgs/Odometry.h> #include "plan_env/lec4.h" #include "ego_planner/TutorialGoal.h" using namespace std; ros::Subscriber odom_sub; ros::Publisher param_goal_pub; ros::ServiceClient client; int waypoint_num_; double waypoints_[50][3]; double spin_rate; // void OdomCallback(const nav_msgs::Odometry& msg) { ROS_WARN_ONCE("odom CB"); static int way_point_count = 0; if (way_point_count >= waypoint_num_) { ROS_WARN_ONCE("all points pub"); return; } float dist = std::sqrt(std::pow(waypoints_[way_point_count][0] - msg.pose.pose.position.x, 2) + std::pow(waypoints_[way_point_count][1] - msg.pose.pose.position.y, 2) + std::pow(waypoints_[way_point_count][2] - msg.pose.pose.position.z, 2)); //TODO /***your code for publishing drone goal***/ if (dist < 0.1) { ego_planner::TutorialGoal goal; goal.point.x = waypoints_[way_point_count][0]; goal.point.y = waypoints_[way_point_count][1]; goal.point.z = waypoints_[way_point_count][2]; param_goal_pub.publish(goal); way_point_count++; } } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "exercesie2_param_node"); ros::NodeHandle n("~"); odom_sub = n.subscribe("/odom", 10, OdomCallback); param_goal_pub = n.advertise<ego_planner::TutorialGoal>("/waypoint_generator/tutorial_goal", 10); //TODO /*your code for param reading*/ n.param("/waypoint_num", waypoint_num_, 0); for (int i = 0; i < waypoint_num_; i++) { string param_x = "/waypoint_" + to_string(i) + "/x"; string param_y = "/waypoint_" + to_string(i) + "/y"; string param_z = "/waypoint_" + to_string(i) + "/z"; n.param(param_x, waypoints_[i][0], 0.0); n.param(param_y, waypoints_[i][1], 0.0); n.param(param_z, waypoints_[i][2], 0.0); } n.param("/spin_rate", spin_rate, 10.0); ros::Duration(0.5).sleep(); ros::Rate loop_rate(spin_rate); while (ros::ok()) { ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); } } ``` 这段代码是一个ROS节点,用于读取参数并发布无人机的目标位置。它通过订阅`/odom`话题获取当前无人机的位置信息,然后根据预设的目标点,计算当前位置与目标点之间的距离。当距离小于阈值时,发布下一个目标点作为无人机的目标位置。 在`main`函数中,我们首先初始化ROS节点,并设置参数服务器前缀为`~`。然后创建一个订阅器`odom_sub`,用于接收无人机的位置信息。创建一个发布器`param_goal_pub`,用于发布无人机的目标位置。接着从参数服务器中读取参数,包括目标点的数量`waypoint_num`和每个目标点的坐标。最后,设置循环的频率,并在循环中调用`ros::spinOnce()`来处理ROS的回调函数。 其中,`OdomCallback`是回调函数,用于处理接收到的无人机位置信息。在该函数中,我们首先判断是否已经发布了所有的目标点,如果是,则直接返回。否则,计算当前位置与目标点之间的距离`dist`。如果距离小于设定的阈值(这里设为0.1),则发布下一个目标点作为无人机的目标位置,并将目标点计数加1。 请根据实际需求修改其中的TODO部分,完成发布无人机目标位置的代码。

async def Safe_5Gaction(client, userdata, msg): global message_received message_received = False async with Client(server) as client: async with client.filtered_messages(PosAttSub) as messages: await client.subscribe(PosAttSub) while True: try: message = await asyncio.wait_for(msg.__anext__(), timeout=5) message_received = True Msg = json.loads(msg.payload) # 将接收的订阅消息转换为字典格式 print(Msg) except asyncio.TimeoutError: if not message_received: DroneName = DroneSeries_to_num(Msg['Drone']) Safe_Pub_Msg = jsonstr_transform.GS_CMD_Pub(DroneName, 'Land') print(Safe_Pub_Msg) mqtt.push(CMDPub, Safe_Pub_Msg) csv_record.q_allmsg_csv_send(Safe_Pub_Msg, q_allmsg) time.sleep(5) else: message_received = False 代码报错RuntimeWarning: coroutine 'Safe_5Gaction' was never awaited callback(self, self._userdata, message) RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback。如何解决

这个错误提示告诉我们 "coroutine 'Safe_5Gaction' was never awaited",意味着在代码中没有等待 `Safe_5Gaction` 这个协程的执行。要解决这个问题,你需要在调用 `Safe_5Gaction` 的地方使用 `await` 来等待它的执行。 假设你在某个地方调用了 `Safe_5Gaction`,你可以这样修改代码: ```python await Safe_5Gaction(client, userdata, msg) ``` 这样就能解决这个错误了。需要注意的是,你在调用 `Safe_5Gaction` 的地方也需要是一个协程(被 `async` 修饰的函数),或者在协程上下文中调用它。 另外,你还需要注意代码中的其他问题,比如 `PosAttSub` 和 `server` 的定义,以及相关的导入语句等。

相关推荐

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

input_tours_for_drones = 20 len_input_tours_for_drones = 7 aoi = utility.build_random_aoi(width_area, height_area, n_target, n_depots, hovering_time=5, seed=seed) depots = aoi.depots depot_first_drone = depots[0] tours_first_drone=[build_random_tour(aoi,depot_first_drone,np.random.randint(len_input_tours_for_drones - 5,len_input_tours_for_drones + 5)) for i in range(input_tours_for_drones)] depot_second_drone = depots[1] tours_second_drone=[build_random_tour(aoi,depot_second_drone,np.random.randint(len_input_tours_for_drones-5, len_input_tours_for_drones + 5)) for i in range(input_tours_for_drones)] uavs_to_tours = {drones[0]: tours_first_drone, drones[1]: tours_second_drone model = TotalCoverageModel(aoi, uavs_to_tours, max_rounds, debug=False) model.build() model.optimize() mrs = model.solution assert mrs is not None, "optimal solution not found" print("TC-OPT covers", mrs.coverage_score(), "targets using", mrs.max_rounds, "rounds") mrs.plot("TC-OPT") # for big istances (over 200/300 points) remove this plot mrs.plot_cumulative_coverage_for_round("TC-OPT") 以上为用Gurobi求解最优解问题,请解释以上程序: depot_first_drone = depots[0] tours_first_drone=[build_random_tour(aoi,depot_first_drone,np.random.randint(len_input_tours_for_drones - 5,len_input_tours_for_drones + 5)) for i in range(input_tours_for_drones)] depot_second_drone = depots[1] tours_second_drone=[build_random_tour(aoi,depot_second_drone,np.random.randint(len_input_tours_for_drones-5, len_input_tours_for_drones + 5)) for i in range(input_tours_for_drones)] uavs_to_tours = {drones[0]: tours_first_drone, drones[1]: tours_second_drone是什么意思

最新推荐

recommend-type

nodejs-x64-0.10.21.tgz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

未定义标识符CFileFind

CFileFind 是MFC(Microsoft Foundation Class)中的一个类,用于在Windows文件系统中搜索文件和目录。如果你在使用CFileFind时出现了“未定义标识符”的错误,可能是因为你没有包含MFC头文件或者没有链接MFC库。你可以检查一下你的代码中是否包含了以下头文件: ```cpp #include <afx.h> ``` 另外,如果你在使用Visual Studio开发,还需要在项目属性中将“使用MFC”设置为“使用MFC的共享DLL”。这样才能正确链接MFC库。
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。