Samo rozpoznawanie obiektów może być niewystarczające dla dobrego systemu autonomii. Detekcja obiektów obarczona jest ryzykiem występowania błędów typu false-positive oraz false-negative, które mogą powodować nieprawidłowe, albo nawet wręcz, niebezpieczne zachowanie pojazdu. Rozpoznawanie obiektów wiąże się najczęściej także z określaniem poziomu ufności (prawdopodobieństwa) wykrycia danego obiektu lub przynależności do danej klasy obiektów. Rozpoznawanie i poziom jego ufności mogą być zmienne w czasie, co może skutkować swego rodzaju szumami.
Śledzenie obiektów umożliwia nałożenie pewnych ograniczeń na warstwę rozpoznawania obiektów. Ograniczenia te mogą chociażby uwzględniać fizyczne ograniczenia możliwości przemieszczania się danego obiektu. Stanowią wobec tego pewien rodzaj filtra, aplikowanego na wyniki detekcji lub klasyfikacji obiektów.
Śledzenie obiektów daje także możliwość predykcji zachowań ruchomych przeszkód – jak np. uczestników ruchu, aby móc przewidywać ich zachowanie i odpowiednio reagować na sytuacje. Jest to możliwe po zastosowaniu odpowiednich modeli ruchu i ograniczeń dla danych klas pojazdów.