Представлена интегрированная система управления, объединяющая стохастические сети Петри с онтологическим представлением знаний для повышения безопасности и эффективности совместной сборки “человек - робот”. Целью является наделение роботизированной ячейки способностью рассуждать о неопределённых действиях человека, соблюдая при этом семантические ограничения задачи. Метод связывает онтологические концепции, отношения и индивиды с местами, переходами и фишками стохастической сети Петри, формируя единую модель состояний, управляемую вероятностными скоростями срабатывания переходов и логическими аксиомами. Проведены формальный анализ достижимости для выявления тупиков и опасных состояний, синтез оптимальной политики распределения задач, максимизирующей суммарную награду (баланс скорость/безопасность), а также программная реализация в симуляторе Webots. Испытания выполнены для сценария pick-and-place с коллаборативным шестикоординатным манипулятором и оператором-человеком (100 итераций). Предложенный контроллер сократил среднее время сборки на 27% и число опасных сближений на 42% по сравнению с базовой временно-триггерной стратегией, полностью устранив тупиковые состояния, выявленные в графе достижимости. Результаты показывают, что семантико-вероятностная сеть Петри может служить основой для следующего поколения коллаборативных роботов, способных адаптироваться к стохастическому поведению человека с минимальным ущербом для безопасности и производительности.