オブジェクトの出現と消失をより正確に検出するためには、クエリのリサイクルメカニズムを改善することが重要です。現在の手法では、バリセンターの距離を基にオブジェクトの追跡を行っていますが、これに加えて、オブジェクトの動きのパターンや速度を考慮することで、より精度の高い検出が可能になります。例えば、過去のスキャンデータからオブジェクトの動きの履歴を学習し、動きの予測を行うことで、オブジェクトが視界から外れた場合でも、その再出現をより正確に判断できるようになります。また、異なるスキャン間でのオブジェクトの特徴を比較するために、深層学習を用いた特徴量のマッチングを導入することも考えられます。これにより、オブジェクトの一貫性を保ちながら、出現と消失をより正確に検出できるでしょう。