En el desarrollo de la tecnología basada en el Internet de las cosas (IoT), hay un robot preprogramado llamado Cyborg que se utiliza para ayudar a las personas mayores. Se mueve por la casa y observa las condiciones circundantes. El Cyborg está desarrollado y se utiliza en el sistema de hogar inteligente. Las características de un sistema de hogar inteligente con tecnología IoT incluyen control de temperatura, control de iluminación, vigilancia, seguridad, electricidad inteligente y sensores de agua. Hoy en día, las personas mayores pueden no ser capaces de mantener sus hogares adecuadamente y pueden sentirse incómodas realizando actividades cotidianas. Por lo tanto, Cyborg puede ser utilizado para llevar a cabo las actividades de las personas mayores. Estas actividades incluyen apagar luces innecesarias, regar plantas, controlar el gas, monitorear intrusos o personas desconocidas, alertar a las personas mayores en situaciones de emergencia, etc. Estas actividades son controladas por plataformas basadas en la web, así como aplicaciones de teléfonos inteligentes. Los problemas con los algoritmos existentes incluyen que son ineficientes, requieren mucho tiempo para su implementación y tienen altos requisitos de espacio de almacenamiento. Este documento propone el algoritmo de los k-vecinos más cercanos (KNN) con un algoritmo de colonia de abejas artificiales (ABC) (KNN-ABC). En este trabajo propuesto, se utiliza KNN-ABC con dispositivos de sensores inalámbricos para percibir el entorno del hogar inteligente. Este trabajo implementa el control automático de electrodomésticos, procesadores de señales de alerta, detección de intrusos y realiza actividades cotidianas de manera automática de manera eficiente. GNB para la detección de intrusos en el sistema de entorno de hogar inteligente utilizando el robot de intervención humana Cyborg logró una tasa de precisión del 88.12%, el algoritmo de Colonia de Abejas Artificiales (ABC) logró una precisión del 90.12% en la tarea de ahorro de energía en electrodomésticos de hogar inteligente, la técnica KNN logró una precisión del 91.45% en la tarea de proporcionar un lugar más seguro a las personas mayores en el sistema de entorno de hogar inteligente, y nuestro sistema propuesto KNN-ABC logró un 93.72%.