본 논문은 동적이고 혼잡한 환경에 대한 관심을 기울이지 않았던 기존의 이산 또는 연속 설정의 비전-언어 내비게이션(VLN) 연구의 한계를 지적하며, 사회적 인식을 명시적으로 고려하는 통합 벤치마크인 HA-VLN 2.0을 제시한다. 주요 기여는 다음과 같다: (i) 목표 정확도와 개인 공간 준수를 모두 포착하는 표준화된 작업 및 메트릭, (ii) 다중 인간 상호 작용, 야외 환경 및 더 미세한 언어-동작 정렬을 모델링하는 HAPS 2.0 데이터 세트 및 시뮬레이터, (iii) 인간 역학 및 부분 관찰 하에서 선도적인 에이전트의 급격한 성능 저하를 보여주는 16,844개의 사회적으로 기반한 지침에 대한 벤치마크, (iv) 시뮬레이션-현실 전송을 검증하는 실제 로봇 실험 및 투명한 비교를 가능하게 하는 공개 리더보드. 결과는 명시적인 사회 모델링이 내비게이션 견고성을 향상시키고 충돌을 줄인다는 것을 보여주며, 인간 중심 접근 방식의 필요성을 강조한다. 데이터 세트, 시뮬레이터, 기준선 및 프로토콜을 공개함으로써 HA-VLN 2.0은 안전하고 사회적으로 책임감 있는 내비게이션 연구를 위한 강력한 기반을 제공한다.