Cuando los humanos y los robots trabajan juntos, garantizar una cooperación segura debe ser una prioridad. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar un novedoso algoritmo de planificación en tiempo real que pueda manejar movimientos humanos impredecibles, tanto ralentizando la ejecución de tareas como modificando la trayectoria del robot en función de la proximidad del operador humano. Para lograr esto, se desarrolla un método eficiente para actualizar el movimiento del robot utilizando un enfoque de control de dos vías que combina B-splines y modelos ocultos de Markov. Esto permite que el algoritmo se adapte a un entorno cambiante y evite colisiones. El marco propuesto se valida utilizando el robot Franka Emika Panda en una tarea simple de inicio y objetivo. Nuestro algoritmo evita con éxito la colisión con la mano en movimiento de un operador monitoreado por una cámara fija.