model = SAC( #CnnPolicy, CnnPolicy, env, policy_kwargs = dict(normalize_images=False), verbose=2, #seed=seed, device='cuda', tensorboard_log='./sem_SAC01', action_noise=NormalActionNoise(mean=np.array([0.3, 0]), sigma=np.array([0.5, 0.1])) )里面的policy_kwargs = dict(normalize_images=False),这句写的对吗

这句话的含义取决于 `SAC` 类的实现方式及其参数。假设 `SAC` 类允许传递 `policy_kwargs` 参数，那么这句话的含义是将一个字典 `{'normalize_images': False}` 作为 `policy_kwargs` 参数传递给 `SAC` 类。这个字典中的键值对 `normalize_images: False` 表示不对输入进行图像归一化处理。如果 `SAC` 类不允许传递 `policy_kwargs` 参数，那么这个参数可能会被忽略或者会引发一个错误。因此，需要查看 `SAC` 类的文档或者源代码来确定这句话是否正确。

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import pcl import numpy as np from mayavi import mlab cloud = pcl.load('laser.pcd') vox = cloud.make_voxel_grid_filter() vox.set_leaf_size(0.1, 0.1, 0.1) cloud_downsampled = vox.filter() seg = cloud_downsampled.make_segmenter() seg.set_model_type(pcl.SACMODEL_PLANE) seg.set_method_type(pcl.SAC_RANSAC) seg.set_distance_threshold(0.01) indices, model = seg.segment() obstacles_cloud = cloud_downsampled.extract(indices, negative=True) mlab.figure(bgcolor=(0.1, 0.1, 0.1)) mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) mlab.points3d(obstacles_cloud[:, 0], obstacles_cloud[:, 1], obstacles_cloud[:, 2], mode='point', color=(1, 0, 0), scale_factor=0.05) mlab.show() 发生错误：Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\障碍物识别2.py", line 26, in <module> mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) File "pcl\pxi/PointCloud_PointXYZ_180.pxi", line 233, in pcl._pcl.PointCloud.getitem TypeError: an integer is required

这个错误可能是由于 `cloud_downsampled` 为空导致的。你可以在运行 `seg.segment()` 之后添加以下代码来检查 `indices` 是否为空：

if not indices:
    print("No plane found")

如果 `indices` 为空，那么你需要检查点云数据是否正确加载。如果 `indices` 不为空，但是 `cloud_downsampled` 为空，那么你需要检查障碍物点云数据是否正确提取。