1.一种方法，包括：
从传感器并且在与车辆相关联的第一系统处接收传感器数据；
至少部分地基于所述传感器数据并且由所述第一系统确定在所述车辆附近的环境中的对象的第一检测；
至少部分地基于所述传感器数据的子集并通过与所述车辆相关联的第二系统确定所述对象的第二检测；
确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一；以及
至少部分地基于确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一，通过所述第二系统使所述车辆沿着轨迹减速。
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述第一系统实施机器学习模型以执行第一对象检测、第一对象分割、第一对象分类或第一对象追踪中的至少之一，以及
所述第二系统实施概率模型以执行第二对象检测、第二对象分割、第二对象分类或第二对象追踪中的至少之一。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其中，所述第二系统实施卡尔曼滤波或粒子滤波中的至少之一。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，进一步包括：
基于所述对象的速度、所述对象的加速度、所述车辆的速度或所述车辆的加速度中的至少之一，对所述传感器数据进行过滤以确定所述传感器数据的子集，
其中，至少部分地基于所述传感器数据的子集检测所述对象。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中：
确定所述对象的第二检测包括：确定所述对象的速度、所述对象的加速度、所述对象的尺寸或所述对象的定向中的至少之一，以及
基于所述对象的速度、所述对象的加速度、所述对象的尺寸或所述对象的定向中的至少之一来确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中：
确定所述对象的第二检测包括：确定所述对象的当前轨迹或预测轨迹，以及
至少部分地基于所述对象的预测轨迹确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中：
确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一包括：确定与所述对象的潜在碰撞；以及
使所述车辆减速包括：使所述车辆根据最大减速度减速。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中：
确定第一系统出错或与所述对象的碰撞中的至少之一包括：确定第一系统出错；以及
使所述车辆减速包括：使所述车辆至少部分地基于从所述车辆到所述对象的距离减速。
9.一种或多种非暂时性计算机可读介质，所述一种或多种非暂时性计算机可读介质存储指令，所述指令在被执行时使一个或多个处理器执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种车辆，包括：
存储器，所述存储器存储指令，所述指令在被执行时使第二系统的一个或多个处理器执行动作，所述动作包括：
从与车辆相关联的传感器接收传感器数据；
从与所述车辆相关联的第一系统接收轨迹；
至少部分地基于所述传感器数据，检测在所述车辆附近的环境中的对象；
确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一；以及
至少部分地基于确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一，使所述车辆执行操纵。
11.根据权利要求10所述的车辆，其中：
所述第一系统实施神经网络以执行第一对象检测、第一对象分割、第一对象分类或第一对象追踪中的至少之一，以及
所述第二系统执行第二对象检测、第二对象分割、第二对象分类或第二对象追踪中的至少之一。
12.根据权利要求10或11中任一项所述的车辆，其中：
确定第一系统出错或与所述对象的潜在碰撞中的至少之一包括：确定与所述对象的潜在碰撞；以及
使所述车辆执行操纵包括：使车辆根据最大减速度减速。
13.根据权利要求10或11中任一项所述的车辆，其中：
确定第一系统出错或与对象的潜在碰撞中的至少之一包括：确定第一系统出错；以及
使所述车辆执行操纵包括：使所述车辆根据小于最大减速度的减速度减速。
14.根据权利要求10至13中任一项所述的车辆，其中，所述动作进一步包括：
基于所述对象的速度、所述对象的加速度、所述车辆的速度或所述车辆的加速度中的至少之一，对所述传感器数据进行过滤，以确定所述传感器数据的子集，
其中，至少部分地基于所述传感器数据的子集检测所述对象。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的车辆，其中，使所述车辆执行操纵包括：使所述车辆以至少部分地基于从所述车辆到所述对象的距离的速率减速。