En los últimos años, el interés comercial e investigativo en robots de servicio trabajando en entornos cotidianos ha crecido. Estos dispositivos se espera que se muevan de forma autónoma en entornos concurridos, maximizando no solo la eficiencia de movimiento y los parámetros de seguridad, sino también la aceptabilidad social. Ampliar los módulos tradicionales de planificación de rutas con criterios conscientes socialmente, mientras se mantienen algoritmos rápidos capaces de reaccionar al comportamiento humano sin causar incomodidad, puede ser un desafío complejo. Resolver este desafío ha implicado el desarrollo de sistemas proactivos que tengan en cuenta la cooperación (y no solo la interacción) con las personas a su alrededor, la incorporación determinada de enfoques basados en Aprendizaje Profundo, o la reciente fusión con habilidades provenientes del campo de la interacción humano-robot (habla, tacto). Esta revisión analiza enfoques para la navegación consciente socialmente y los clasifica según las estrategias seguidas por el robot para gestionar la interacción (o cooperación) con los humanos.