Bewegung meistern: Ein tiefer Einblick in die Empfindlichkeit von Frontend-Beschleunigungssensoren

In unserer Hand halten wir Geräte, die sich ihrer eigenen Bewegung zutiefst bewusst sind. Sie fallen, sie neigen sich, sie werden geschüttelt, und sie wissen es. Dieses Bewusstsein ist keine Magie; es ist das Ergebnis hochentwickelter, mikroskopisch kleiner Sensoren. Für Frontend-Entwickler ist der grundlegendste davon der Beschleunigungssensor. Seine Kraft zu nutzen, ermöglicht es uns, immersive, intuitive und ansprechende Benutzererlebnisse zu schaffen, von subtilen Parallax-Effekten bis hin zu bahnbrechenden 'Schütteln-zum-Rückgängigmachen'-Funktionen.

Doch der Zugriff auf diesen Strom von Bewegungsdaten ist nur der erste Schritt. Die wahre Herausforderung liegt in der Interpretation. Wie unterscheiden wir ein bewusstes Schütteln vom Zittern einer Hand? Wie reagieren wir auf eine sanfte Neigung, ignorieren aber die Vibrationen eines fahrenden Busses? Die Antwort liegt in der Beherrschung der Empfindlichkeit der Bewegungserkennung. Dies ist kein Hardwareregler, den wir drehen können, sondern ein anspruchsvolles, softwaredefiniertes Konzept, das Reaktionsfähigkeit und Stabilität in Einklang bringt.

Dieser umfassende Leitfaden richtet sich an Frontend-Entwickler auf der ganzen Welt, die über die einfache Datenprotokollierung hinausgehen möchten. Wir werden den Beschleunigungssensor dekonstruieren, die Web-APIs erkunden, die uns mit ihm verbinden, und tief in die Algorithmen und Techniken eintauchen, die erforderlich sind, um die Bewegungsempfindlichkeit für robuste, praxisnahe Anwendungen fein abzustimmen.

Teil 1: Die Grundlage – Den Beschleunigungssensor verstehen

Bevor wir seine Daten manipulieren können, müssen wir zuerst die Quelle verstehen. Der Beschleunigungssensor ist ein Wunderwerk der Mikrotechnik, aber seine Kernprinzipien sind überraschend zugänglich.

Was ist ein Beschleunigungssensor?

Ein Beschleunigungssensor ist ein Gerät, das die Eigenbeschleunigung misst. Dies ist eine entscheidende Unterscheidung. Er misst nicht direkt eine Geschwindigkeitsänderung; vielmehr misst er die Beschleunigung, die ein Objekt in seinem eigenen instantanen Ruhesystem erfährt. Dazu gehören die ständige Schwerkraft sowie die Beschleunigung durch Bewegung.

Stellen Sie sich vor, Sie halten eine kleine Schachtel mit einer Kugel darin. Wenn Sie die Schachtel plötzlich nach rechts bewegen, drückt die Kugel gegen die linke Wand. Die Kraft, die die Kugel auf diese Wand ausübt, ist analog zu dem, was ein Beschleunigungssensor misst. Ähnlich verhält es sich, wenn Sie die Schachtel einfach still halten: Die Kugel ruht auf dem Boden und wird ständig von der Schwerkraft nach unten gezogen. Ein Beschleunigungssensor erkennt auch diese konstante Anziehungskraft.

Die drei Achsen: X, Y und Z

Um ein vollständiges Bild der Bewegung im dreidimensionalen Raum zu liefern, messen Beschleunigungssensoren in unseren Geräten Kräfte entlang dreier senkrechter Achsen: X, Y und Z. Die Ausrichtung dieser Achsen ist standardisiert und bezieht sich auf den Bildschirm des Geräts in seiner standardmäßigen Hochformat-Ausrichtung:

• Die X-Achse verläuft horizontal über den Bildschirm, von links (negativ) nach rechts (positiv).
• Die Y-Achse verläuft vertikal den Bildschirm hinauf, von unten (negativ) nach oben (positiv).
• Die Z-Achse verläuft senkrecht durch den Bildschirm und zeigt von der Rückseite des Geräts auf Sie zu (positiv).

Wenn Sie das Gerät neigen, verteilt sich die Schwerkraft auf diese Achsen, was ihre einzelnen Messwerte verändert. Auf diese Weise bestimmt das Gerät seine Ausrichtung im Raum.

Der ständige Begleiter: Der Effekt der Schwerkraft

Dies ist vielleicht das wichtigste Konzept, das ein Entwickler verstehen muss. Ein Gerät, das vollkommen flach auf einem Tisch liegt und sich nicht bewegt, registriert trotzdem eine Beschleunigung. Es wird ungefähr 9,8 m/s² auf seiner Z-Achse melden. Warum? Weil der Beschleunigungssensor ständig von der Schwerkraft zum Erdkern gezogen wird.

Diese Gravitationskraft ist ein konstantes 'Rauschen' in unseren Daten, wenn wir uns für vom Benutzer initiierte Bewegung interessieren. Ein wesentlicher Teil unserer Arbeit bei der Abstimmung der Empfindlichkeit wird darin bestehen, die vorübergehenden Spitzen der Benutzerbewegung intelligent vom konstanten, zugrunde liegenden Zug der Schwerkraft zu trennen. Vergisst man dies, führt dies zu Funktionen, die ausgelöst werden, wenn ein Benutzer einfach nur sein Telefon aufhebt.

Teil 2: Die Frontend-Anbindung – Die DeviceMotionEvent-API

Um auf diese reichhaltigen Sensordaten in einem Webbrowser zuzugreifen, verwenden wir die Sensor-APIs, insbesondere das DeviceMotionEvent. Dieses Ereignis bietet Frontend-Entwicklern eine direkte Verbindung zu den Datenströmen des Beschleunigungssensors und des Gyroskops.

Auf Bewegung lauschen

Der Einstiegspunkt ist ein einfacher Window-Event-Listener. Hier beginnt unsere Reise. Der Browser feuert dieses Ereignis, sofern die Hardware verfügbar ist, in regelmäßigen Abständen und liefert jedes Mal eine neue Momentaufnahme des Bewegungszustands des Geräts.

Hier ist die grundlegende Struktur:

            
window.addEventListener('devicemotion', function(event) {
  console.log(event);
});

            

              
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Das event-Objekt, das an unsere Callback-Funktion übergeben wird, ist vollgepackt mit wertvollen Informationen:

• event.acceleration: Ein Objekt mit den Eigenschaften x, y und z. Diese Werte repräsentieren die Beschleunigung auf jeder Achse, ausschließlich des Beitrags der Schwerkraft, falls das Gerät dazu in der Lage ist. Dies ist jedoch nicht immer zuverlässig, und viele Geräte unterstützen diese Trennung möglicherweise nicht.
• event.accelerationIncludingGravity: Ein Objekt mit den Eigenschaften x, y und z. Dies sind die Rohdaten des Beschleunigungssensors, einschließlich der Schwerkraft. Dies ist die zuverlässigste Eigenschaft für die geräteübergreifende Kompatibilität. Wir werden uns hauptsächlich darauf konzentrieren, diese Daten zu verwenden und sie selbst zu filtern.
• event.rotationRate: Ein Objekt mit den Eigenschaften alpha, beta und gamma, die die Rotationsrate um die Z-, X- bzw. Y-Achse darstellen. Diese Daten stammen vom Gyroskop.
• event.interval: Eine Zahl, die das Intervall in Millisekunden darstellt, in dem die Daten vom Gerät abgerufen werden. Dies gibt uns die Abtastrate an.

Ein kritischer Schritt: Umgang mit Berechtigungen

Im modernen Web sind Datenschutz und Sicherheit von größter Bedeutung. Der uneingeschränkte Zugriff auf Gerätesensoren könnte ausgenutzt werden, daher haben Browser diese Funktion zu Recht hinter eine Berechtigungsmauer gestellt. Dies gilt insbesondere für iOS-Geräte (mit Safari) seit Version 13.

Um auf Bewegungsdaten zuzugreifen, müssen Sie die Erlaubnis als Reaktion auf eine Benutzergeste, wie einen Klick auf eine Schaltfläche, anfordern. Das bloße Hinzufügen des Event-Listeners beim Laden der Seite funktioniert in vielen modernen Umgebungen nicht.

            
// In Ihrem HTML
<button id="request-permission-btn">Bewegungserkennung aktivieren</button>

// In Ihrem JavaScript
const permissionButton = document.getElementById('request-permission-btn');

permissionButton.addEventListener('click', () => {
  // Feature-Erkennung
  if (typeof DeviceMotionEvent.requestPermission === 'function') {
    DeviceMotionEvent.requestPermission()
      .then(permissionState => {
        if (permissionState === 'granted') {
          window.addEventListener('devicemotion', handleMotionEvent);
        }
      })
      .catch(console.error);
  } else {
    // Behandlung von Geräten, die nicht iOS 13+ sind
    window.addEventListener('devicemotion', handleMotionEvent);
  }
});

function handleMotionEvent(event) {
  // Ihre Logik zur Bewegungserkennung kommt hierhin
}

            

              
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Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihre Anwendung über eine globale Landschaft von Geräten mit unterschiedlichen Sicherheitsmodellen hinweg funktioniert. Prüfen Sie immer, ob requestPermission existiert, bevor Sie es aufrufen.

Teil 3: Das Kernkonzept – Empfindlichkeit definieren und abstimmen

Nun kommen wir zum Kern der Sache. Wie bereits erwähnt, können wir die physische Empfindlichkeit der Beschleunigungssensor-Hardware nicht über JavaScript ändern. Stattdessen ist 'Empfindlichkeit' ein Konzept, das wir in unserem Code definieren und implementieren. Es ist der Schwellenwert und die Logik, die bestimmen, was als bedeutungsvolle Bewegung zählt.

Empfindlichkeit als Software-Schwellenwert

Im Kern bedeutet die Abstimmung der Empfindlichkeit, die Frage zu beantworten: "Wie viel Beschleunigung ist signifikant?" Wir beantworten dies, indem wir einen numerischen Schwellenwert festlegen. Wenn die gemessene Beschleunigung diesen Schwellenwert überschreitet, lösen wir eine Aktion aus. Bleibt sie darunter, ignorieren wir sie.

• Hohe Empfindlichkeit: Ein sehr niedriger Schwellenwert. Die Anwendung reagiert auf die kleinsten Bewegungen. Dies ist ideal für Anwendungen, die Präzision erfordern, wie eine virtuelle Wasserwaage oder subtile Parallax-UI-Effekte. Der Nachteil ist, dass sie 'zittrig' sein und anfällig für Fehlalarme durch leichte Vibrationen oder eine unruhige Hand sein kann.
• Niedrige Empfindlichkeit: Ein hoher Schwellenwert. Die Anwendung reagiert nur auf signifikante, kräftige Bewegungen. Dies ist perfekt für Funktionen wie 'Schütteln zum Aktualisieren' oder einen Schrittzähler in einer Fitness-App. Der Nachteil ist, dass sie sich möglicherweise nicht reaktionsschnell anfühlt, wenn die Bewegung des Benutzers nicht stark genug ist.

Faktoren, die die wahrgenommene Empfindlichkeit beeinflussen

Ein Schwellenwert, der sich auf einem Gerät perfekt anfühlt, kann auf einem anderen unbrauchbar sein. Eine wirklich global einsetzbare Anwendung muss mehrere Variablen berücksichtigen:

• Hardware-Varianz: Die Qualität von MEMS-Beschleunigungssensoren variiert stark. Ein High-End-Flaggschiff-Telefon hat einen präziseren, rauschärmeren Sensor als ein Budget-Gerät. Ihre Logik muss robust genug sein, um diese Vielfalt zu bewältigen.
• Abtastrate (`interval`): Eine höhere Abtastrate (niedrigeres Intervall) gibt Ihnen mehr Datenpunkte pro Sekunde. Dies ermöglicht es Ihnen, schnellere, schärfere Bewegungen zu erkennen, geht aber zu Lasten eines erhöhten CPU-Verbrauchs und Batterieverbrauchs.
• Umgebungsrauschen: Ihre Anwendung existiert nicht im luftleeren Raum. Sie wird auf holprigen Zugfahrten, beim Gehen auf der Straße oder in einem Auto verwendet. Dieses Umgebungs'rauschen' kann eine Einstellung mit hoher Empfindlichkeit leicht auslösen.

Teil 4: Praktische Umsetzung – Die Kunst der Datenfilterung

Um ein robustes Empfindlichkeitssystem zu implementieren, können wir nicht nur die Rohdaten betrachten. Wir müssen sie verarbeiten und filtern, um die spezifische Art von Bewegung zu isolieren, die uns interessiert. Dies ist ein mehrstufiger Prozess.

Schritt 1: Entfernen der Schwerkraft

Für die meisten Bewegungserkennungsaufgaben (wie das Erkennen eines Schüttelns, Tippens oder Fallens) müssen wir die lineare Beschleunigung isolieren, die vom Benutzer verursacht wird, nicht den konstanten Zug der Schwerkraft. Der gebräuchlichste Weg, dies zu erreichen, ist die Verwendung eines Hochpassfilters. In der Praxis ist es oft einfacher, einen Tiefpassfilter zu implementieren, um die Schwerkraft zu isolieren, und sie dann von der Gesamtbeschleunigung zu subtrahieren.

Ein Tiefpassfilter glättet schnelle Änderungen und lässt die sich langsam bewegende, konstante Schwerkraft 'durch'. Eine einfache und effektive Implementierung ist ein exponentiell gleitender Durchschnitt.

            
let gravity = { x: 0, y: 0, z: 0 };
const alpha = 0.8; // Glättungsfaktor, 0 < alpha < 1

function handleMotionEvent(event) {
  const acc = event.accelerationIncludingGravity;

  // Tiefpassfilter anwenden, um die Schwerkraft zu isolieren
  gravity.x = alpha * gravity.x + (1 - alpha) * acc.x;
  gravity.y = alpha * gravity.y + (1 - alpha) * acc.y;
  gravity.z = alpha * gravity.z + (1 - alpha) * acc.z;

  // Hochpassfilter durch Subtraktion der Schwerkraft anwenden
  const linearAcceleration = {
    x: acc.x - gravity.x,
    y: acc.y - gravity.y,
    z: acc.z - gravity.z
  };

  // Jetzt enthält linearAcceleration die Bewegung ohne Schwerkraft
  // ... Ihre Erkennungslogik kommt hierhin
}

            

              
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Der alpha-Wert bestimmt, wie viel Glättung angewendet wird. Ein Wert näher an 1 gewichtet den vorherigen Schwerkraftmesswert stärker, was zu mehr Glättung, aber einer langsameren Anpassung an Orientierungsänderungen führt. Ein Wert näher an 0 passt sich schneller an, lässt aber möglicherweise mehr Jitter durch. 0.8 ist ein üblicher und effektiver Ausgangspunkt.

Schritt 2: Definieren des Bewegungsschwellenwerts

Nachdem die Schwerkraft entfernt wurde, haben wir die reinen Bewegungsdaten des Benutzers. Allerdings liegen sie auf drei separaten Achsen (x, y, z) vor. Um einen einzigen Wert zu erhalten, der die Gesamtintensität der Bewegung darstellt, berechnen wir die Magnitude des Beschleunigungsvektors mit dem Satz des Pythagoras.

            
const MOTION_THRESHOLD = 1.5; // m/s². Passen Sie diesen Wert an, um die Empfindlichkeit abzustimmen.

function detectMotion(linearAcceleration) {
  const magnitude = Math.sqrt(
    linearAcceleration.x ** 2 +
    linearAcceleration.y ** 2 +
    linearAcceleration.z ** 2
  );

  if (magnitude > MOTION_THRESHOLD) {
    console.log('Signifikante Bewegung erkannt!');
    // Lösen Sie hier Ihre Aktion aus
  }
}

// Innerhalb von handleMotionEvent, nach der Berechnung von linearAcceleration:
detectMotion(linearAcceleration);

            

              
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Der MOTION_THRESHOLD ist Ihr Empfindlichkeitsregler. Ein Wert von 0.5 wäre sehr empfindlich. Ein Wert von 5 würde einen sehr deutlichen Ruck erfordern. Sie müssen mit diesem Wert experimentieren, um den idealen Punkt für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu finden.

Schritt 3: Bändigen des Ereignisstroms mit Debouncing und Throttling

Das `devicemotion`-Ereignis kann 60 Mal pro Sekunde oder öfter ausgelöst werden. Ein einzelnes Schütteln kann eine halbe Sekunde dauern und Ihre Aktion potenziell 30 Mal auslösen. Dies ist selten das gewünschte Verhalten. Wir müssen die Rate, mit der wir reagieren, kontrollieren.

• Debouncing: Verwenden Sie dies, wenn eine Aktion nur einmal ausgelöst werden soll, nachdem eine Reihe von Ereignissen abgeschlossen ist. Ein klassisches Beispiel ist 'Schütteln zum Rückgängigmachen'. Sie möchten nicht 30 Mal für ein Schütteln rückgängig machen. Sie möchten warten, bis das Schütteln beendet ist, und dann einmal rückgängig machen.
• Throttling: Verwenden Sie dies, wenn Sie einen kontinuierlichen Strom von Ereignissen verarbeiten möchten, aber mit einer reduzierten, handhabbaren Rate. Ein gutes Beispiel ist die Aktualisierung eines UI-Elements für einen Parallax-Effekt. Sie möchten, dass es flüssig ist, aber Sie müssen das DOM nicht 60 Mal pro Sekunde neu rendern. Es auf eine Aktualisierung alle 100 ms zu drosseln, ist weitaus performanter und oft visuell nicht zu unterscheiden.

Beispiel: Debouncing eines Schüttel-Ereignisses

            
let shakeTimeout = null;
const SHAKE_DEBOUNCE_TIME = 500; // ms

function onShake() {
  // Dies ist die Funktion, die gedebounced wird
  console.log('Schüttel-Aktion ausgelöst!');
  // z.B. eine 'aktualisiert'-Nachricht anzeigen
}

// Innerhalb von detectMotion, wenn der Schwellenwert überschritten wird:
if (magnitude > MOTION_THRESHOLD) {
  clearTimeout(shakeTimeout);
  shakeTimeout = setTimeout(onShake, SHAKE_DEBOUNCE_TIME);
}

            

              
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Diese einfache Logik stellt sicher, dass die onShake-Funktion nur 500 ms nach dem letzten Mal, als eine signifikante Bewegung erkannt wurde, aufgerufen wird, wodurch eine gesamte Schüttelgeste effektiv zu einem einzigen Ereignis zusammengefasst wird.

Teil 5: Fortgeschrittene Techniken und globale Überlegungen

Für wirklich ausgefeilte und professionelle Anwendungen können wir noch weiter gehen. Wir müssen die Leistung, die Barrierefreiheit und die Fusion mehrerer Sensoren für eine höhere Genauigkeit berücksichtigen.

Sensorfusion: Kombination von Beschleunigungssensor und Gyroskop

Der Beschleunigungssensor ist hervorragend für lineare Bewegungen geeignet, kann aber mehrdeutig sein. Ist eine Änderung des Y-Achsen-Wertes darauf zurückzuführen, dass der Benutzer das Telefon geneigt hat oder weil er es in einem Aufzug nach oben bewegt hat? Das Gyroskop, das die Rotationsgeschwindigkeit misst, kann helfen, zwischen diesen Fällen zu unterscheiden.

Die Kombination von Daten beider Sensoren wird als Sensorfusion bezeichnet. Während die Implementierung komplexer Sensorfusionsalgorithmen (wie eines Kalman-Filters) von Grund auf in JavaScript ein erhebliches Unterfangen ist, können wir uns oft auf eine übergeordnete API verlassen, die dies für uns erledigt: das DeviceOrientationEvent.

            
window.addEventListener('deviceorientation', function(event) {
  const alpha = event.alpha; // Z-Achsen-Rotation (Kompassrichtung)
  const beta = event.beta;   // X-Achsen-Rotation (Vor- und Zurück-Neigung)
  const gamma = event.gamma; // Y-Achsen-Rotation (Seitwärts-Neigung)
});

            

              
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Dieses Ereignis liefert die Ausrichtung des Geräts in Grad. Es ist perfekt für Dinge wie 360-Grad-Fotobetrachter oder webbasierte VR/AR-Erlebnisse. Obwohl es die lineare Beschleunigung nicht direkt misst, ist es ein leistungsstarkes Werkzeug in Ihrem Werkzeugkasten für die Bewegungserfassung.

Leistung und Batterieschonung

Das kontinuierliche Abfragen von Sensoren ist eine energieintensive Aufgabe. Ein verantwortungsbewusster Entwickler muss diese Ressource sorgfältig verwalten, um zu vermeiden, dass die Batterie des Benutzers leer wird.

• Nur bei Bedarf lauschen: Fügen Sie Ihre Event-Listener hinzu, wenn Ihre Komponente eingebunden oder sichtbar wird, und, was entscheidend ist, entfernen Sie sie, wenn sie nicht mehr benötigt wird. In einer Single Page Application (SPA) ist dies von entscheidender Bedeutung.
• Verwenden Sie `requestAnimationFrame` für UI-Updates: Wenn Ihre Bewegungserkennung zu einer visuellen Änderung führt (wie ein Parallax-Effekt), führen Sie die DOM-Manipulation innerhalb eines `requestAnimationFrame`-Callbacks durch. Dies stellt sicher, dass Ihre Updates mit dem Repaint-Zyklus des Browsers synchronisiert werden, was zu flüssigeren Animationen und einer besseren Leistung führt.
• Aggressiv drosseln: Seien Sie realistisch, wie oft Sie frische Daten benötigen. Muss Ihre Benutzeroberfläche wirklich 60 Mal pro Sekunde aktualisiert werden? Oft sind 15-20 Mal pro Sekunde (Drosselung alle 50-66 ms) mehr als genug und deutlich weniger ressourcenintensiv.

Die wichtigste Überlegung: Barrierefreiheit

Bewegungsbasierte Interaktionen können erstaunliche Erlebnisse schaffen, aber sie können auch unüberwindbare Barrieren schaffen. Ein Benutzer mit einem motorischen Tremor oder jemand, der sein Gerät in einem Rollstuhl montiert verwendet, kann eine 'Schüttel'-Geste möglicherweise nicht zuverlässig ausführen oder sie versehentlich auslösen.

Dies ist kein Randfall; es ist eine zentrale Designanforderung.

Für jede Funktion, die auf Bewegung basiert, MÜSSEN Sie eine alternative, nicht-bewegungsbasierte Steuerungsmethode bereitstellen. Dies ist ein nicht verhandelbarer Aspekt beim Erstellen inklusiver und global zugänglicher Webanwendungen.

• Wenn Sie 'Schütteln zum Aktualisieren' haben, fügen Sie auch eine Aktualisierungsschaltfläche hinzu.
• Wenn Sie Neigen zum Scrollen verwenden, ermöglichen Sie auch das Scrollen per Touch.
• Bieten Sie in Ihrer Anwendung eine Einstellung an, um alle bewegungsbasierten Funktionen zu deaktivieren.

Fazit: Von Rohdaten zu bedeutungsvoller Interaktion

Die Empfindlichkeit von Frontend-Beschleunigungssensoren ist keine einzelne Einstellung, sondern ein ganzheitlicher Prozess. Er beginnt mit einem grundlegenden Verständnis der Hardware und der ständigen Präsenz der Schwerkraft. Er setzt sich fort mit einer verantwortungsvollen Nutzung von Web-APIs, einschließlich des kritischen Schritts, die Erlaubnis des Benutzers einzuholen. Der Kern der Arbeit liegt jedoch in der intelligenten Filterung von Rohdaten – der Verwendung von Tiefpassfiltern zur Entfernung der Schwerkraft, der Definition klarer Schwellenwerte zur Quantifizierung von Bewegung und dem Einsatz von Debouncing zur korrekten Interpretation von Gesten.

Indem wir diese Techniken schichten und dabei stets Leistung und Barrierefreiheit in den Vordergrund unseres Designs stellen, können wir den lauten, chaotischen Strom von Sensordaten in ein leistungsstarkes Werkzeug verwandeln, um bedeutungsvolle, intuitive und wirklich ansprechende Interaktionen für ein vielfältiges, globales Publikum zu schaffen. Wenn Sie das nächste Mal eine Funktion entwickeln, die auf eine Neigung oder ein Schütteln reagiert, sind Sie nicht nur in der Lage, sie zum Laufen zu bringen, sondern sie auch wunderbar funktionieren zu lassen.