实施室内 AR 导航面临三大主要挑战：准确的定位和跟踪、环境复杂性以及用户体验限制。克服这些障碍都需要仔细考量，以创建可靠的系统。
第一个挑战是实现精确的室内定位。GPS 信号在室内微弱或不可用，迫使我们依赖 Wi-Fi、蓝牙信标或设备传感器（例如加速度计、陀螺仪）等替代方案。然而，这些方法各有优缺点。例如，Wi-Fi 三角测量会受到信号干扰的影响，而蓝牙信标需要物理安装和维护。设备传感器会随着时间的推移积累误差——一种被称为“漂移”的现象——导致长时间使用后跟踪不准确。传感器融合（结合来自多个源的数据）或 ARCore/ARKit 等 AR 框架的解决方案可以缓解这个问题，但在动态环境中仍然困难重重。此外，室内空间的预先建图非常耗时，任何布局更改（例如家具移动）都需要重新建图，这使得扩展性复杂化。
环境因素进一步增加了复杂性。室内空间通常包含障碍物，如人、可移动物体或反射表面，这些会干扰 AR 跟踪。例如，拥挤的走廊可能会阻挡视觉标记，而玻璃墙或镜子可以通过产生错误的深度感知来干扰 SLAM（同步定位与建图）算法。光照变化（如昏暗区域或眩光）也会影响基于摄像头的跟踪。开发者必须通过结合多种跟踪方法（例如基于标记的 AR 和无标记 AR）或使用传感器数据冗余来处理这些边缘情况。然而，实时处理这些数据会给移动硬件带来压力，导致延迟或过热，尤其是在低端设备上。
最后，用户体验和技术限制带来了重大障碍。AR 导航必须提供直观的视觉提示（例如箭头、全息图），这些提示需要与物理环境精确对齐。即使是微小的跟踪误差也可能导致这些提示错位，使用户感到困惑。电池消耗是另一个关键问题，因为持续的摄像头使用和传感器数据处理会迅速耗尽电量。例如，AR 应用运行 30 分钟可能会消耗智能手机 40-50% 的电量。由于设备碎片化——高端手机能有效处理 SLAM，而旧型号则会滞后——性能优化具有挑战性。开发者必须平衡视觉保真度和性能，通常需要牺牲细节以确保在不同设备上的流畅运行。在各种硬件和环境下进行测试增加了开发时间和成本，使得广泛采用变得困难。