1.一种基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，包括：
检测垫片，设置在枕头和床垫之间，用于检测用户对枕头的压力信号，并将压力信号分通道传送给中央底座中的决策模块；
环境检测模块，安装在中央底座上，用于检测与睡眠相关的环境信号，并将环境信号转化为浮点数信息后实时传送至决策模块，所述环境信号包括光照信号、声音信号和温湿度信号；
决策模块，设置在中央底座内部，用于将接收到的压力信号转化为睡眠状态信号，并利用自适应机器学习算法将睡眠状态信号和环境信号进行综合处理，进行实时运算和决策，向灯光模块、声音模块、气味模块及连接到本系统的其他智能家电发送执行指令；
所述灯光模块用于接收决策模块发送的指令，发出相应的助眠光、起夜光或唤醒光中的一个；所述声音模块用于接收决策模块发送的指令，发出助眠音乐、助眠白噪音或唤醒音乐中的一个；所述气味模块用于接收决策模块发送的指令，发出助眠气味或唤醒气味中的一个。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述的检测垫片表面设有压力传感器阵列，阵列中的各个压力传感器可以分别同时接收和识别人体对枕头的压力信号；每个压力传感器获取的压力信号分别对应一个通道，检测垫片将多个传感器的压力信号以多通道信号的形式实时传送至决策模块。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述决策模块接收检测垫片的多通道压力信号并绘制压力信号频谱图，利用cnn卷积神经网络识别不同频谱图，判断出频谱图对应的睡眠状态；所述睡眠状态为包含多个标签及各标签对应概率的向量，所述标签包括：未躺下、已躺下、未入睡、已入睡、深睡眠、浅睡眠、中途起夜、起夜结束。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述决策模块在得到用户睡眠状态后，利用预设自适应概率算法，结合当前时间以及环境检测模块获取的光照信号、声音信号、温湿度信号，判断最佳光照、声音、气味及温湿度条件，并向灯光模块、声音模块、气味模块或智能家电发送执行指令。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述决策模块中的自适应机器学习算法随着用户睡眠状态和环境信号的增多不断迭代学习，逐渐增强自适应能力。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述的决策模块还用于根据用户设定的起床时间段和实际检测到的睡眠状态进行决策，在用户预设的起床时间段内，若检测到用户处于浅睡眠阶段，则向灯光模块、气味模块发送唤醒对应的执行指令，灯光模块发出唤醒光，气味模块发出唤醒气味；若五分钟内仍未检测到用户醒来，决策模块则向声音模块发送执行指令，声音模块播放唤醒音乐。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述助眠光为红橙色正弦呼吸光，用于促进用户分泌褪黑素帮助入睡，当检测到用户入睡后助眠光将自动关闭；所述起夜光为暖黄色灯光，用于用户起夜照明，当检测到用户半夜起床，起夜光自动亮起，当检测到用户起夜结束后躺下，起夜光自动关闭；当检测到用户起夜结束后躺下，且在预设时间内难以入睡，助眠光将自动开启以帮助用户入睡；所述唤醒光为渐亮模拟自然光，用于在用户设定的唤醒时间段模拟早上自然光，促进用户分泌皮质醇；灯光模块发出灯光的亮度由决策模块结合当前环境光照信号决定。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述助眠音乐、助眠白噪音或唤醒音乐由用户自己设定或采用系统默认音频；当检测到用户躺下准备入睡时，声音模块自动播放所述助眠音乐或助眠白噪音，当检测到用户入睡后助眠音乐或助眠白噪音将自动关闭；所述唤醒音乐为渐响音乐，用于在用户设定的唤醒时间段唤醒用户；所述声音模块播放声音的响度由决策模块结合当前环境声音信号决定。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，其特征在于，所述助眠气味为薰衣草气味，用于帮助用户入睡，当检测到用户入睡后自动关闭；所述唤醒气味为薄荷气味，用于在用户设定的唤醒时间段唤醒用户。