等変フィルタ（EqF）は多くの利点を持つ一方で、いくつかの理論的な限界や課題にも直面しています。以下に主な限界を挙げます。
モデルの依存性: EqFは、システムの動的モデルや観測モデルに強く依存しています。モデルが不正確である場合、フィルタの性能が著しく低下する可能性があります。特に、IMUのバイアスや外部環境の変化に対する感度が高く、これらの要因が推定精度に影響を与えることがあります。
計算コスト: EqFは、従来の拡張カルマンフィルタ（EKF）に比べて計算コストが高くなる場合があります。特に、複雑なシステムや高次元の状態空間を扱う場合、計算負荷が増大し、リアルタイム処理が難しくなることがあります。
非線形性の扱い: EqFは非線形システムに対して強力な手法ですが、極端な非線形性や急激な状態変化に対しては、依然として課題が残ります。特に、急激な動きや外的な干渉がある場合、フィルタの安定性が損なわれる可能性があります。