赵彦，孙俊，时凯欣

(1.江苏信息职业技术学院物联网工程学院，江苏无锡214153；2.江南大学人工智能与模式识别国际联合实验室，江苏无锡214122；3.北京邮电大学国际学院，北京100876）

伴随着老龄化趋势的加剧，中国将成为超老年型国家，养老院、疗养院、护理院一床难求，人工智能养老机器人有助于解决当前社会的居家养老问题[1]。但是目前市场上的养老机器人存在如下缺点：仅能控制自家品牌的智能家居设备，在不知道各品牌控制协议的情况下，难以解决多品牌智能家居设备互不兼容的问题；欠缺老人语音语义识别、人形设计、心理沟通和情感交流；无法及时针对老人及其居家环境情况做出有效的智能控制；欠缺协助老人完成康复训练的功能。

为了弥补市场不足，解决居家养老问题，立足社会实际需要，在原生态机器人的基础上研发了一款N-pod多品牌智能家居语音控制设备，通过深度卷积神经网络（deep convolution neural network，DCNN）完成老人语音识别，通过粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）智能算法对采集的老人及其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解决方案，实现千人千面的养老定制需求。其包括面向老人、智能家居、心理诊断、康复训练的管理部分和面向消费者、线下服务、老人家属的Internet部分。使用Python的Tornado框架，实现信息交互，用Home Assistant框架进行多品牌智能家居设备的整合，组成N-pod本地服务器。经过边缘化计算，发送Http请求实现多品牌设备互联，通过采集环境信息控制所有主流品牌智能家居设备。……