Para habilitar una colaboración humano-robot (HRC) segura y efectiva en la fabricación inteligente, es fundamental integrar sin problemas la percepción, la cognición y la predicción en el controlador del robot para una conciencia, respuesta y comunicación en tiempo real dentro de un entorno heterogéneo (robots, humanos y equipos). El enfoque propuesto aprovecha las capacidades de predicción del control predictivo no lineal (NMPC) para ejecutar una planificación de trayectoria segura basada en la retroalimentación de un sistema de visión. Para satisfacer los requisitos de planificación de trayectoria en tiempo real, se aplica un solucionador embebido basado en un método de penalización. Sin embargo, debido a los tiempos de muestreo ajustados, las soluciones de NMPC son aproximadas; por lo tanto, no se puede garantizar la seguridad del sistema. Para abordar esto, formulamos un nuevo paradigma crítico de seguridad que utiliza una función de barrera de control exponencial (ECBF) como un filtro de seguridad. Se han integrado varias subtareas comunes de ensamblaje humano-robot en una tarea de ensamblaje HRC en la vida real para validar el rendimiento del controlador propuesto y para investigar si la integración de la predicción de la postura humana puede ayudar con una colaboración segura y eficiente. El robot utiliza cámaras OptiTrack para la percepción y genera dinámicamente trayectorias libres de colisiones hacia la posición interactiva objetivo predicha. Los resultados de varias configuraciones diferentes confirman la eficiencia del marco de planificación y ejecución de movimientos propuesto, con una reducción del 23.2% en el tiempo de ejecución logrado para la tarea HRC en comparación con una implementación sin predicción del movimiento humano.