``` from ..ros_nodes import get_python_service_node, PythonServiceNode```直接运行当前代码所在脚本，ros_nodes为父级目录下的模块，无法导入

要确保能正常导入，你需要确保以下几个步骤：

1. 确保`ros_nodes`模块已经正确安装，并且位于你的Python路径(`sys.path`)内。
2. 如果模块是在项目结构的特定位置，你需要调整你的脚本路径，使其能够访问到`ros_nodes`文件夹。
3. 使用绝对路径（如`import "/path/to/ros_nodes"`）或者相对路径（如`from . import ros_nodes`，假设`ros_nodes`在同级目录）来导入。

如果你尝试运行这段代码遇到错误，可以检查这些方面并解决相应的导入问题。如果需要更具体的帮助，提供一些错误信息可能会更有助于分析。

相关问题

Rospython for ()

根据提供的引用内容，我无法找到与"Rospython for ()"相关的具体信息。但是，我可以为您提供一些关于ROS和Python的基本知识。

ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架，用于编写机器人软件。它提供了一系列工具、库和约定，用于帮助开发人员创建机器人应用程序。Python是一种流行的编程语言，也是ROS中常用的编程语言之一。

在ROS中，可以使用Python编写ROS节点（ROS nodes），这些节点可以通过ROS通信机制进行交互。您可以使用Python编写ROS节点来控制机器人的各个方面，例如传感器数据的处理、运动控制和路径规划等。

要使用Python编写ROS节点，您需要安装ROS和Python的相关库。然后，您可以使用rospy库来编写Python脚本，以与ROS系统进行交互。您可以使用rospy库来发布和订阅ROS主题（ROS topics）、调用ROS服务（ROS services）和访问ROS参数服务器（ROS parameter server）等。

以下是一个简单的示例，演示了如何使用Python编写一个ROS节点来发布一个ROS主题：

import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "Hello ROS! %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

这个示例中的ROS节点会以10Hz的频率发布一个名为"chatter"的ROS主题，其中包含一个字符串消息。您可以根据自己的需求修改和扩展这个示例。

darknet_ros yolov3

### Darknet_ROS与YOLOv3结合使用

#### 安装配置

为了使Darknet-ROS与YOLOv3配合工作，在Ubuntu环境中需先完成CUDA和cuDNN的安装。这一步骤至关重要，因为YOLO依赖于GPU加速来提高处理速度[^2]。

在准备好了必要的硬件驱动之后，可以按照以下方式获取并编译darknet-ros：

1. **克隆仓库**
需要从指定位置拉取包含已适配ROS环境的darknet源码。命令如下所示：

   git clone https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git -b yolo_mark_v4 --recursive ~/catkin_ws/src/

2. **构建工作空间**

接下来进入Catkin工作区执行`catkin_make`指令来进行编译操作。

   cd ~/catkin_ws && catkin_make
   source devel/setup.bash

上述过程完成后即完成了darknet-ros的基础设置[^4]。

#### 使用教程

启动节点前应确保已经加载了相应的权重文件以及配置文档。通常情况下这些资料会随同项目一同发布，位于项目的cfg子目录内。如果打算采用预训练模型，则可以直接利用官方提供的`.weights`文件；而对于自定义数据集而言则可能需要自行训练网络获得新的参数集合。

当一切就绪后可通过roslaunch轻松激活整个系统:

roslaunch darknet_ros darknet.launch config_path:=<path_to_your_config> weight_path:=<path_to_weights>

这里需要注意替换掉路径变量以指向实际存在的配置项和权重组件所在的位置。

#### 示例代码

下面给出一段简单的Python客户端示例用于订阅来自darknet_ros的话题消息，并打印出检测到的目标类别及其置信度分数。

#!/usr/bin/env python

import rospy
from std_msgs.msg import String


def callback(data):
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + "I heard %s", data.data)


def listener():
    # In ROS, nodes are uniquely named.
    rospy.init_node('listener', anonymous=True)

    rospy.Subscriber("/darknet_ros/bounding_boxes", BoundingBoxes, callback)

    # spin() simply keeps python from exiting until this node is stopped
    rospy.spin()


if __name__ == '__main__':
    try:
        listener()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

此段脚本展示了如何监听由darknet_ros发布的边界框信息流，并通过回调函数处理接收到的数据。其中BoundingBoxes为darknet_ros所定义的消息类型之一，包含了每次预测产生的矩形区域坐标及相关属性。