LCM中间件入门(1)：工作原理核心概念及Ubuntu环境下的C++实践

一、LCM中间件简介

LCM（Lightweight Communications and Marshalling）是一款轻量级通信与编组中间件，专为实时系统设计，尤其适用于机器人、自动驾驶、航空航天等对低延迟、高可靠性有要求的领域。其核心优势在于轻量化设计（无集中式服务器）、高效数据传输（基于UDP组播）和跨语言支持（C/C++、Python、Java等），能轻松实现多进程/多设备间的实时数据交互。

二、基本工作原理与核心概念

1. 通信模型
   LCM采用发布-订阅（Publish-Subscribe）模式：

   • 发布者（Publisher）：向指定“通道（Channel）”发送消息。
   • 订阅者（Subscriber）：监听感兴趣的“通道”，接收并处理消息。
   • 通道（Channel）：字符串标识的消息传输路径（类似“话题”），用于区分不同类型的消息。

2. 数据编组（Marshalling）
   LCM通过自定义消息类型实现跨平台数据传输。用户需定义.lcm格式的消息结构，工具会自动生成对应语言的编解码代码，解决不同设备/语言间的数据格式差异（如大小端、数据类型长度）。

3. 传输机制
   基于UDP组播实现消息广播，支持同一网络内的多节点通信，无需中心节点转发，减少延迟。同时支持单播模式，适用于点对点通信。

三、Ubuntu下安装LCM

1. 通过包管理器安装（推荐）
   适用于Ubuntu 18.04及以上版本：

   sudo apt update
   sudo apt install liblcm-dev
   

2. 源码编译安装
   若需最新版本，可从源码编译：

   # 安装依赖
   sudo apt install build-essential cmake libglib2.0-dev# 克隆源码
   git clone https://github.com/lcm-proj/lcm.git
   cd lcm# 编译安装
   mkdir build && cd build
   cmake ..
   make -j4
   sudo make install
   

3. 验证安装
   执行以下命令，若输出版本信息则安装成功：

   lcm-gen --version
   

四、C++使用示例

以下通过“温度传感器数据传输”案例，展示LCM的完整使用流程。

1. 定义消息类型（.lcm文件）

创建temperature.lcm，定义温度消息结构：

package example;  // 消息包名struct Temperature {int64_t timestamp;  // 时间戳（毫秒）float value;        // 温度值（摄氏度）string sensor_id;   // 传感器ID
}

2. 生成C++代码

使用lcm-gen工具将.lcm文件转换为C++代码：

lcm-gen -x temperature.lcm  # -x 表示生成C++代码

执行后会生成example/Temperature.hpp文件，包含消息的结构体定义和编解码逻辑。

3. 发布者代码（publisher.cpp）

#include <lcm/lcm-cpp.hpp>
#include "example/Temperature.hpp"
#include <chrono>
#include <thread>int main() {// 创建LCM实例（自动绑定网络）lcm::LCM lcm;if (!lcm.good()) {std::cerr << "LCM初始化失败！" << std::endl;return 1;}// 构造消息example::Temperature msg;msg.timestamp = 0;msg.sensor_id = "sensor_001";// 循环发布消息（模拟传感器数据）while (true) {msg.timestamp = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count();msg.value = 25.0 + (rand() % 100) / 10.0;  // 随机温度值（25.0~35.0℃）// 向通道"THERMOMETER"发布消息lcm.publish("THERMOMETER", &msg);std::cout << "发布温度: " << msg.value << "℃（时间戳: " << msg.timestamp << "）" << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));  // 每秒发布一次}return 0;
}

4. 订阅者代码（subscriber.cpp）

#include <lcm/lcm-cpp.hpp>
#include "example/Temperature.hpp"
#include <iostream>// 消息处理类（继承自消息对应的Listener）
class TemperatureHandler {
public:// 回调函数：接收消息时自动调用void handleMessage(const lcm::ReceiveBuffer* rbuf,const std::string& channel,const example::Temperature* msg) {std::cout << "\n收到通道 [" << channel << "] 的消息:" << std::endl;std::cout << "传感器ID: " << msg->sensor_id << std::endl;std::cout << "温度值: " << msg->value << "℃" << std::endl;std::cout << "时间戳: " << msg->timestamp << "ms" << std::endl;}
};int main() {lcm::LCM lcm;if (!lcm.good()) {std::cerr << "LCM初始化失败！" << std::endl;return 1;}// 创建消息处理器并订阅通道"THERMOMETER"TemperatureHandler handler;lcm.subscribe("THERMOMETER", &TemperatureHandler::handleMessage, &handler);std::cout << "等待接收温度数据..." << std::endl;while (true) {lcm.handle();  // 阻塞等待消息，收到后调用回调函数}return 0;
}

5. 编译与运行

创建CMakeLists.txt：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(lcm_example)# -------------------------- 手动指定 LCM 路径 --------------------------
# 替换为你的 LCM 头文件实际路径（根据上面的查询结果修改）
set(LCM_INCLUDE_DIR "/usr/include/lcm")  # 包管理器安装
# set(LCM_INCLUDE_DIR "/usr/local/include/lcm")  # 源码安装# 替换为你的 LCM 库文件实际路径（根据上面的查询结果修改）
set(LCM_LIB_DIR "/usr/lib/x86_64-linux-gnu")  # 包管理器安装
# set(LCM_LIB_DIR "/usr/local/lib")  # 源码安装# 指定 LCM 库文件名（通常是 liblcm.so，去掉前缀 "lib" 和后缀 ".so" 即为库名）
set(LCM_LIB "lcm")
# ----------------------------------------------------------------------# 引入 LCM 头文件
include_directories(${LCM_INCLUDE_DIR} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR})# 引入 LCM 库文件路径
link_directories(${LCM_LIB_DIR})# 编译发布者和订阅者，并链接 LCM 库
add_executable(publisher publisher.cpp example/Temperature.hpp)
target_link_libraries(publisher ${LCM_LIB})add_executable(subscriber subscriber.cpp example/Temperature.hpp)
target_link_libraries(subscriber ${LCM_LIB})

编译并运行：

# 编译
mkdir build && cd build
cmake ..
make# 打开两个终端，分别运行
./subscriber  # 订阅者
./publisher   # 发布者

运行后，订阅者会实时接收并打印发布者发送的温度数据。

五、总结

LCM凭借轻量化、低延迟的特性，在实时系统通信中占据重要地位。其核心是通过发布-订阅模式和自定义消息类型，实现跨进程/跨设备的高效数据交互。在Ubuntu环境下，通过简单的安装和代码生成流程，即可快速集成到C++项目中，特别适合机器人、无人机等领域的实时数据传输需求。