利用梯度下降法平滑参考线

这段代码是利用梯度下降（Gradient Descent）算法对一个参考线（可能是直线、曲线或者其他形状）进行平滑处理。它通过对每个轨迹点（traj_points）应用梯度信息（gradient_x 和 gradient_y），沿着下降梯度的方向更新路径点的位置，以使其尽可能接近给定的参考点（reference_points）。这个过程反复迭代，直到满足指定的停止条件（如总变化量(sum_change_x 和 sum_change_y)变得非常小）。

- 梯度下降法是一种优化算法，通过不断沿着损失函数下降最快的方向调整模型参数，以最小化损失。
- 参数 "weight_smooth", "weight_similarity" 和 "weight_uniformity" 表示对于平滑度、相似度和平坦性的权重分配，它们影响了最终梯度合成的总体方向。
- 参考线的平滑度通过一阶导数（如gradient_smoothness_x 和 gradient_smoothness_y）以及与目标点的差距（gradient_similarity_x 和 gradient_similarity_y）来评估，力求在保持原有形状的同时减少突变。

在实际应用中，这可能用于图像处理、数据拟合、机器学习模型的训练等场景，使得模型结果更平滑、更易于理解和解释。