2023/07/13 14:49:26 - rmw_插入 / 更新 .0 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

这个错误信息通常与数据库事务处理有关。它表示在执行事务期间，等待锁的时间超过了设定的超时时间。这可能是由于其他正在执行的事务持有了你正在请求的锁，导致当前事务无法继续执行。

解决这个问题的方法是尝试重新启动事务。你可以通过重启数据库服务来尝试清除锁定，并重新执行事务。如果问题持续存在，可能需要优化数据库查询或增加锁定超时时间。

同时，你也可以检查是否有其他并发的事务正在频繁地修改相关数据，导致锁定冲突。如果是这种情况，可能需要调整并发控制策略或者优化事务处理过程。

请注意，在具体的数据库管理系统中，可能会有更详细的错误日志和解决方法。因此，最好参考相应数据库管理系统的文档或寻求相关技术支持。

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解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

这段代码是一个使用 ROS2 和 YDLIDAR 激光雷达的程序。

首先，它调用 laser.initialize() 函数来初始化激光雷达，并将返回值存储在变量 ret 中。如果初始化成功，它将调用 laser.turnOn() 函数来打开激光雷达。如果初始化失败，它将使用 RCLCPP_ERROR() 函数打印错误信息。

然后，它创建了两个服务：stop_scan 和 start_scan。这些服务分别调用 laser.turnOff() 和 laser.turnOn() 函数来停止或启动激光雷达扫描。

接下来，程序进入一个循环，使用 laser.doProcessSimple() 函数来读取激光雷达数据，并将数据转换为 ROS2 消息类型 sensor_msgs::msg::LaserScan，并通过 laser_pub 发布消息。

在循环结束时，程序调用 laser.turnOff() 函数来关闭激光雷达，并通过 laser.disconnecting() 函数断开连接。最后，程序调用 rclcpp::shutdown() 函数来关闭 ROS2 节点。

总体来说，这段代码实现了一个用 ROS2 和 YDLIDAR 激光雷达进行扫描的程序，并提供了停止和启动扫描的服务。

results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 attach(src) r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n summary(r) #对新生成的r进行回归 lm.test11<-lm(r~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test11) # 提取截距项 model <- lm(lm.test11) coefficients <- coef(model) intercept <- coefficients[1] a <- intercept # 提取截距项的系数和标准误差 intercept_coef <- coef(model)[1] intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1] #保存t值在ta中 t_value <- intercept_coef / intercept_stderr ta <- t_value #赋值给results results<-c(a) resultst<-c(ta) }

根据你的代码，你正在进行一个循环，循环次数为1000次。在每次循环中，你从 `resid` 中随机抽取485个样本，然后使用这些样本和其他变量进行回归分析。

在每次循环中，你计算了回归模型的摘要统计信息，并提取了截距项的系数和标准误差。然后，你计算了截距项系数的t值，并将截距项和t值分别保存在 `results` 和 `resultst` 变量中。

需要注意的是，在每次循环中，你都使用 `attach(src)` 将数据框 `src` 中的变量添加到搜索路径中。但是，请注意使用 `attach` 函数时可能会导致命名冲突或混淆，因此需要谨慎使用。

最后，你可以通过访问 `results` 和 `resultst` 变量来获取每次循环的截距项和t值。请确保在循环结束后检查这些变量是否包含了期望的结果。

希望以上解释对你有帮助！如果你有更多问题，请随时提问。