网传张雪摩托车驾驶员摔车后，无人驾驶开出几公里，平衡性这么好吗？

看见题目下已经有其他答主就摩托车的weaving（蛇行）和wobble（摇摆）行驶工况科普了摩托车动力学稳定性的一些基本知识，这边再补充一些关于Death wooble（死亡摇摆）^[1]的现象说明：

上面的动图就是著名“死亡摇摆”现象，无论是你玩的是自行车飞坡/机车压弯/赛博坦怪兽画甜甜圈，都有可能会遇到类似现象；

其现象本质是整车动力学出现失稳，原本机车的几何结构所提供的自回正力矩可以把由地面坑洼带来的微小震动激励慢慢过滤掉来回稳，但人手臂输入与自回正力矩产生自激振荡反而加剧了翻车过程；

嘛，简单来说就是：驾驶员发现车出现偏向时，手握方向的修正动作总是比车自回正的动作“慢半拍”，反而加剧了摇摆现象， 出现了“矫枉过正”；

视频里的“无人驾驶”，正好模拟了另一个常见的机车失稳工况；路面和发动机输入的低频振动，导致机车产生低频失稳，开始在路面上Weaving（蛇行）

论文/试验里喜欢简化摩托车的运动模型为Sharp 4-DOF（四自由度）模型^[2]来模拟分析摩托车动力学的：假设高速上的沥青路面视为理想大平面，悬架系统简化为无伸缩的刚性连接，释放yaw（偏航/横摆） 和 roll（滚转） 角的自由度，以及steering（前轮转向）和lateral displacement（横向滑移）求解运动学，轮胎视作可以自由侧滑的状态模型，如下图所示；

当然，后面也有雅马哈技研在传统^[3]Sharp 4-DOF模型上演化出额外添加对主车架（Frame）、前叉（Fork）、后摇臂（Rear Swingarm）10-DOF （十自由度）的扭转和弯曲刚度运动学模型来跑机车运动学仿真；

不同于传统的乘用车/泥头车，摩托车的三维空间运动会有更复杂的工况标定：除了普通的操稳/平顺性等指标外，还会对整车自己的自稳特性，3D姿态，失稳模态，还有人车耦合动力学等进行标定

做过车架/整车工况模态分析的知友应该知道，接下来的优化方向一般是去算一阶固有频率和低频防止产生共振/谐振加剧整车/车架的晃动；低频失稳对应Weave（蛇行），高频失稳对应Wobble（摆振）；可通过重新调整整车几何，或调整前叉/后悬减震的刚度来避开失稳状态振动的耦合叠加；

想想你玩滑雪单板练习速降，以及电视节目里那些骑公路车的职业选手不仅有机会脱把骑行，还能抽出两只手来喝水的高手，类似的场景工况几乎都是同一个道理；