针对视障人士出行辅助中可通行区域地面障碍物实时检测问题,提出一种基于RGB-D和惯性传感器融合的地面障碍物检测技术.首先建立地面障碍物空间模型,并融合惯性传感器参数计算相机倾角以校正地面障碍物世界坐标;其次针对视障人士实际使用场景和需求,使用阈值分割算法将深度图像中距离较远的检测像素去除,并将深度图划分4个区域,通过融合惯性传感器数据实现ROI的动态划分;最后通过改进RANSAC算法设计了基于地面区域生长的障碍物检测算法,并采集真实数据进行实验验证.实验结果表明,所提技术的准确率和召回率分别达到90.87％和89.33％,并在执行时间效率上优于已有地面障碍物检测算法,满足了视障人士对算法的实时性要求.