Los humanos y los robots están convirtiéndose en compañeros de trabajo, tanto en aplicaciones industriales como médicas. Este nuevo paradigma plantea problemas relacionados con la seguridad humana. Para abordar y resolver este problema, muchos investigadores han desarrollado estrategias de evasión de colisiones, principalmente basadas en enfoques de campo potencial, en los que se generan fuerzas virtuales atractivas y repulsivas entre manipuladores y objetos dentro de un espacio de trabajo colaborativo. La magnitud de tales fuerzas virtuales depende fuertemente de la distancia relativa entre los manipuladores y los agentes que se acercan, así como de su velocidad relativa. En este artículo, los autores desarrollaron un algoritmo probabilístico intrínsecamente distribuido para calcular las distancias entre las superficies del manipulador y los humanos, lo que permite ajustar el tiempo computacional versus la precisión de la estimación, en función de los requisitos de la aplicación. En cada iteración, el algoritmo calcula las distancias humano-robot, considerando todos los puntos cartesianos dentro de un dominio geométrico específico, construido alrededor de la cadena cinemática de los humanos, y seleccionando un subconjunto aleatorio de puntos fuera de él. La validación experimental se realizó en una condición dinámica y no estructurada para evaluar el rendimiento del algoritmo, simulando hasta seis humanos en el espacio de trabajo compartido. Las pruebas mostraron que el algoritmo, con el hardware seleccionado, es capaz de estimar la distancia entre el humano y el manipulador con un RMSE de 5.93 mm (error máximo de 34.86 mm).