(1) Antecedentes: Las tecnologías de la Industria 4.0 están promoviendo cada vez más una operación de predicción del movimiento humano para mejorar la colaboración entre trabajadores y robots. Los propósitos de este estudio fueron fusionar los datos espaciales e inerciales de las extremidades superiores humanas para movimientos típicos de recogida y colocación y analizar las características recopiladas desde la perspectiva futura de aplicaciones robóticas colaborativas y algoritmos de predicción del movimiento humano. (2) Métodos: Se adoptaron Unidades de Medición Inercial y un sistema estereofotogramétrico para rastrear el movimiento de la parte superior del cuerpo de 10 sujetos jóvenes sanos realizando operaciones de recogida y colocación a tres alturas diferentes. A partir de la base de datos obtenida, se seleccionaron 10 características y se utilizaron para distinguir entre gestos de recogida y colocación a diferentes alturas. Se evaluaron los rendimientos de clasificación estimando matrices de confusión y puntuaciones F1. (3) Resultados: Los valores en las diagonales de las matrices fueron definitivamente mayores que los de otras posiciones. Además, las puntuaciones F1 fueron muy altas en la mayoría de los casos. (4) Conclusiones: La aceleración longitudinal del brazo superior y las coordenadas de los marcadores de las muñecas y codos podrían considerarse características representativas de los gestos de recogida y colocación a diferentes alturas, y son, por lo tanto, adecuadas para la definición de un algoritmo de predicción del movimiento humano que se adoptará en aplicaciones industriales efectivas de robótica colaborativa.