DOI: 10.25666/dataubfc-2025-05-22
title: NavWareSet: A Dataset of Socially Compliant and Non-Compliant Robot Navigation
title: NavWareSet : un ensemble de données sur la navigation robotique socialement conforme et non conforme

description: NavWareSet is a novel dataset crafted to advance socially aware robot navigation research. NavWareSet provides multi-modal recordings of both socially compliant and non-compliant robot trajectories in controlled indoor environments. Drawing upon seven carefully selected scenarios, it captures complex human-robot interactions and a range of navigation challenges that mirror realistic social contexts. By including two distinct robot platforms—the Toyota Human Support Robot (HSR) and Clearpath’s Jackal—and systematically varying their navigation behaviors, NavWareSet establishes a rich benchmark for evaluating and training navigation algorithms. With data modalities spanning lidar, RGB-D, stereo vision, odometry, and human position annotations, NavWareSet enables fine-grained analysis of robot decision-making and its impact on human comfort and safety. Ultimately, this dataset offers a versatile resource to develop robust, ethically guided navigation policies and to measure their performance across a spectrum of social situations.
description: NavWareSet est un ensemble de données novateur conçu pour faire progresser la recherche sur la navigation robotique socialement responsable. NavWareSet fournit des enregistrements multimodaux de trajectoires de robots, qu'ils soient conformes ou non aux normes sociales, dans des environnements intérieurs contrôlés. S'appuyant sur sept scénarios soigneusement sélectionnés, il capture des interactions homme-robot complexes et une série de défis de navigation reflétant des contextes sociaux réalistes. En intégrant deux plateformes robotiques distinctes – le Toyota Human Support Robot (HSR) et le Jackal de Clearpath – et en faisant varier systématiquement leurs comportements de navigation, NavWareSet établit une référence précieuse pour l'évaluation et l'entraînement des algorithmes de navigation. Grâce à des modalités de données couvrant le lidar, le RGB-D, la vision stéréo, l'odométrie et les annotations de position humaine, NavWareSet permet une analyse fine de la prise de décision des robots et de son impact sur le confort et la sécurité des personnes. En définitive, cet ensemble de données offre une ressource polyvalente pour élaborer des politiques de navigation robustes et éthiques, et pour mesurer leur performance dans un large éventail de situations sociales.
description: Audience: Research
description: UpdatePeriodicity: no update
description: AdditionnalInformation: This data was recorded by the NavWare project, a Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs (JCJC) research project in the field of mobile robotics funded by the French National Research Agency (ANR). NavWare’s ambition is to advance existing automated intralogistics from AGV-based solutions to AMR-based ones, allowing mobile robots to truly work alongside human workers. More information can be accessed at: anr-navware.github.io/navwareset
description: AdditionnalInformation: Ces données ont été enregistrées dans le cadre du projet NavWare, un projet de recherche Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs (JCJC) dans le domaine de la robotique mobile, financé par l'Agence nationale de la recherche (ANR). L'ambition de NavWare est de faire évoluer l'intralogistique automatisée existante, des solutions basées sur les AGV vers des solutions basées sur les AMR, permettant aux robots mobiles de collaborer véritablement aux côtés des humains. Plus d'informations sont disponibles à l'adresse : anr-navware.github.io/navwareset
description: Project: NavWare - Navigation sûre et collaborative pour l'intralogistique robotisée dans des entrepôts sans infrastructure, ANR-23-CE10-0016 (French National Agency for Research)
description: Experimental data: Data Collection Procedure
The NavWareSet dataset was collected in a controlled indoor environment designed to investigate robot navigation behaviors in human-centric contexts. Building upon previous research (Francis et al., 2023), eight distinct navigation scenarios were developed to capture both socially compliant and non-compliant behaviors, resulting in a total of 48 recorded scenes.

Scenarios
Frontal Approach:
The robot and a human approach each other head-on within a shared, passable space.

Pedestrian Obstruction:
A pedestrian obstructs the robot’s path, either intentionally or unintentionally.

Blind Corner Encounter:
The robot and a human meet unexpectedly at a blind corner with limited visibility.

Leading Human:
The robot guides a human toward a designated location, acting as a leader.

Perpendicular Crossing:
The robot crosses a stream of moving pedestrians whose flow is perpendicular to its trajectory.

Circular Flow:
The robot navigates an area where pedestrians move in circular or randomly intersecting patterns.

Object Handover:
The robot performs an object delivery, either handing an item to a human or receiving one.

Most scenarios were recorded in two modes: social (adhering to social cues) and non-social (executing direct, efficiency-driven navigation).

Robot Platforms
Toyota HSR: Equipped with RGB-D sensors, stereo cameras, LiDAR, odometry, wrench data, and TF frames.

Clearpath Jackal: Equipped with LiDAR, stereo cameras, an IMU, odometry, and TF frames.

Participants
Seventeen participants rotated roles across scenarios to ensure behavioral diversity and natural variation in interactions.

Comprehensive details about scenario setups, sensor configurations, and participant guidelines can be found in the dataset README.
description: Données expérimentales: Procédure de collecte de données
L'ensemble de données NavWareSet a été collecté dans un environnement intérieur contrôlé, conçu pour étudier les comportements de navigation des robots dans des contextes centrés sur l'humain. S'appuyant sur des recherches antérieures (Francis et al., 2023), huit scénarios de navigation distincts ont été développés pour capturer les comportements sociaux, conformes et non conformes, ce qui a donné lieu à un total de 48 scènes enregistrées.

Scénarios
Approche frontale :
Le robot et un humain se rapprochent de front dans un espace commun et praticable.

Obstruction piétonne :
Un piéton bloque le chemin du robot, intentionnellement ou non.

Rencontre dans un angle mort :
Le robot et un humain se rencontrent de manière inattendue dans un angle mort avec une visibilité limitée.

Guidage humain :
Le robot guide un humain vers un emplacement désigné, agissant comme guide.

Croisement perpendiculaire :
Le robot traverse un flux de piétons en mouvement dont le flux est perpendiculaire à sa trajectoire.

Flux circulaire :
Le robot navigue dans une zone où les piétons se déplacent selon des schémas circulaires ou des intersections aléatoires.

Transfert d'objets :
Le robot effectue une livraison d'objets, soit en remettant un objet à un humain, soit en en recevant un.

La plupart des scénarios ont été enregistrés selon deux modes : social (respect des signaux sociaux) et non social (exécution d'une navigation directe et efficace).

Plateformes robotiques
Toyota HSR : Équipé de capteurs RGB-D, de caméras stéréo, d'un LiDAR, d'odométrie, de données de clé et d'images TF.

Clearpath Jackal : Équipé d'un LiDAR, de caméras stéréo, d'une centrale inertielle, d'odométrie et d'images TF.

Participants
Dix-sept participants ont alterné les rôles entre les scénarios afin de garantir une diversité comportementale et une variation naturelle des interactions.

Des informations complètes sur la configuration des scénarios, la configuration des capteurs et les consignes aux participants sont disponibles dans le fichier README du jeu de données.