peak (2 samples): 0x00000001 # 0% Max peak (2 samples): 0x00000001 # 0% Max peak (2 samples): 0x00000001 # 0% overrun!!! (at least 0.012 ms long) Status: state : XRUN trigger_time: 17713.843756 tstamp : 17713.843746 delay : 5297 avail : 2571 avail_max : 2726 Max peak (2 samples): 0x00000001 # 0% Max peak (2 samples): 0x00000001 # 0% 使用arecord -vvv 调试提示

这段提示信息表明在使用 arecord 命令录音时出现了缓冲区溢出 (overrun)，导致录音出现了 XRUN 错误。同时，提示信息中还给出了当前录音状态的一些参数，如触发时间 (trigger_time)、时间戳 (tstamp)、延迟 (delay)、可用缓冲区大小 (avail) 等。这些参数可以帮助调试人员分析问题所在。

相关问题

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki max_vel_x: 0.20 min_vel_x: -0.20 max_vel_y: 0.20 min_vel_y: -0.20 max_vel_trans: 0.2 min_vel_trans: 0.13 max_vel_theta: 1.4 min_vel_theta: 0.8 acc_lim_x: 2.5 acc_lim_theta: 3.0 acc_lim_y: 2.5 xy_goal_tolerance: 0.15 yaw_goal_tolerance: 0.15 latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 2.0 vx_samples: 10 vy_samples: 0 vth_samples: 20 controller_frequency: 10.0 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.03 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true # Differential-drive robot configuration - necessary? holonomic_robot: true添加一下详细的注释

这是一个DWAPlannerROS的参数配置文件，用于机器人的路径规划。以下是对每个参数的注释：

- max_vel_x: 机器人可以达到的最大线速度。
- min_vel_x: 机器人可以达到的最小线速度。
- max_vel_y: 机器人可以达到的最大侧向速度。
- min_vel_y: 机器人可以达到的最小侧向速度。
- max_vel_trans: 机器人可以达到的最大平移速度。
- min_vel_trans: 机器人可以达到的最小平移速度。
- max_vel_theta: 机器人可以达到的最大旋转速度。
- min_vel_theta: 机器人可以达到的最小旋转速度。
- acc_lim_x: 机器人可以达到的最大线加速度。
- acc_lim_theta: 机器人可以达到的最大旋转加速度。
- acc_lim_y: 机器人可以达到的最大侧向加速度。
- xy_goal_tolerance: 机器人到达目标点时，允许的位置误差。
- yaw_goal_tolerance: 机器人到达目标点时，允许的角度误差。
- latch_xy_goal_tolerance: 是否在到达目标点后保持位置误差小于xy_goal_tolerance。
- sim_time: 进行路径规划时，模拟机器人运动的时间。
- vx_samples: 机器人在x轴方向的速度采样数。
- vy_samples: 机器人在y轴方向的速度采样数。
- vth_samples: 机器人的旋转速度采样数。
- controller_frequency: 控制器的执行频率。
- path_distance_bias: 机器人在路径规划时，考虑到路径距离的权重。
- goal_distance_bias: 机器人在路径规划时，考虑到目标距离的权重。
- occdist_scale: 机器人在路径规划时，考虑到障碍物距离的权重。
- forward_point_distance: 机器人在路径规划时，考虑到前方距离的权重。
- stop_time_buffer: 机器人在路径规划时，考虑到停止距离的缓冲时间。
- scaling_speed: 机器人在路径规划时，考虑到速度的缩放因子。
- max_scaling_factor: 机器人在路径规划时，考虑到速度的最大缩放因子。
- oscillation_reset_dist: 机器人在路径规划时，考虑到振荡重置的距离。
- publish_traj_pc: 是否发布路径规划的点云信息。
- publish_cost_grid_pc: 是否发布代价地图的点云信息。
- holonomic_robot: 是否为全向移动的机器人（如小车）。

function [samples,accept] = MH_Sampling(target_pdf,proposal_pdf,init_sample,num_samples) % target_pdf: 目标分布的概率密度函数 % proposal_pdf: 建议分布的概率密度函数 % init_sample: 初始样本值 % num_samples: 采样次数 % 参数设置 samples = zeros(num_samples,1); samples(1) = init_sample;accept = zeros(num_samples-1,1); current = samples(1); % 迭代采样 for i = 2:num_samples % 从建议分布中采样 candidate = proposal_pdf(current); % 计算接受率 accept_rate = target_pdf(candidate)/target_pdf(current)*... proposal_pdf(current,candidate)/proposal_pdf(candidate,current); % 判断是否接受 if rand < accept_rate samples(i) = candidate; current = candidate; accept(i-1) = 1; else samples(i) = current; end end end，用这个程序举一个例子

假设我们要从标准正态分布中采样，即目标分布的概率密度函数为标准正态分布的概率密度函数。建议分布为以当前样本值为中心，标准差为1的正态分布。初始样本值为0，采样次数为1000。则可以使用以下代码进行采样：

% 目标分布的概率密度函数
target_pdf = @(x) exp(-x.^2/2)/sqrt(2*pi);

% 建议分布的概率密度函数
proposal_pdf = @(x) normrnd(x,1);

% 初始样本值
init_sample = 0;

% 采样次数
num_samples = 1000;

% 进行采样
[samples, accept] = MH_Sampling(target_pdf, proposal_pdf, init_sample, num_samples);

% 绘制采样结果的直方图
histogram(samples, 'Normalization', 'pdf');
hold on;

% 绘制目标分布的概率密度函数
x = linspace(-5, 5, 100);
plot(x, target_pdf(x), 'LineWidth', 2);

legend('采样结果', '目标分布');

运行结果可能会有所不同，但大致上会得到一张直方图和一条标准正态分布的概率密度函数曲线，说明采样结果接近于目标分布。其中，accept记录了每次采样是否接受候选样本，可以用来计算接受率。