La información perfecta sobre un entorno permite a un robot planificar sus acciones de manera óptima, pero a menudo requiere inversiones significativas en sensores y posiblemente en infraestructura. En aplicaciones relevantes para la interacción humano-robot, el entorno es por definición dinámico y los eventos cercanos al robot pueden ser más relevantes que los distales. Esto sugiere una relación no trivial entre la sofisticación sensorial, por un lado, y el rendimiento en la tarea, por el otro. En este artículo, investigamos esta relación en una tarea simulada de navegación en multitudes. Utilizamos tres entornos diferentes con características únicas que un robot que navega en multitudes podría encontrar y exploramos cómo el rango de los sensores del robot se correlaciona con el rendimiento en la tarea de navegación. Encontramos rendimientos decrecientes de un rango aumentado en nuestro caso particular, lo que sugiere que el rendimiento en la tarea y la sofisticación sensorial podrían seguir relaciones no triviales y que un aumento en la sofisticación del lado del sensor no necesariamente equivale a un aumento correspondiente en el rendimiento. Aunque este resultado es una simple prueba de concepto, ilustra el beneficio de explorar las consecuencias de diferentes diseños de hardware, en lugar de meras elecciones algorítmicas, en simulación primero. También encontramos un rendimiento sorprendentemente bueno en la tarea de navegación, incluyendo un bajo número de colisiones con agentes humanos simulados, utilizando una estrategia de navegación basada en A*/NavMesh relativamente simple, lo que sugiere que las estrategias de navegación para robots en multitudes no siempre necesitan ser sofisticadas.