人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题，但各品牌智能家居设备互不兼容，成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别，缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题，采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备，在主机和人形机器人上构建N-pod主机，使用深度卷积神经网络实现语音识别，使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理，形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案，达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用，该设备适用于居家养老人群，语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品，具有较大的经济和社会效益。
