VFMM3Dの手法は、屋内環境や悪天候などの複雑な状況下でも有効に機能する可能性がありますが、いくつかの課題が考えられます。例えば、屋内環境では照明条件や反射物体が異なるため、深度推定やセグメンテーションの精度に影響を与える可能性があります。このような課題に対処するためには、より高度なセンサやセグメンテーション手法を組み合わせることが考えられます。また、悪天候下では画像品質が低下し、物体検出の精度に影響を与える可能性があります。このような状況では、センサの統合やデータ処理の改善が必要となるかもしれません。継続的な研究と開発により、VFMM3Dの汎用性と性能をさらに向上させることが期待されます。