Las estadísticas vitales del último siglo destacan un marcado incremento de la edad promedio de la población mundial con un crecimiento consecuente del número de personas mayores. Las aplicaciones de robótica de servicio tienen la potencialidad de proporcionar sistemas y herramientas para apoyar a los adultos mayores autónomos y autosuficientes en sus hogares en la vida cotidiana, evitando así la tarea de monitorearlos con terceros. En este contexto, proponemos una solución modular y rentable para detectar y seguir a una persona en un entorno doméstico interior. Aprovechamos los últimos avances en técnicas de optimización de aprendizaje profundo y comparamos diferentes aceleradores de redes neuronales para proporcionar un sistema robusto y flexible de seguimiento de personas en el borde. Nuestra solución propuesta, rentable y eficiente en energía, es completamente integrable con pilas de navegación preexistentes y crea las bases para el desarrollo de aplicaciones de robótica de servicio completamente autónomas y autosuficientes.