行计算。所计算的偏摆角Θ之间的差异指示在右侧和左侧处的白线候选者的平行度。该差异越小，则该对白线候选者的平行度增大的越多。也就是说，当所计算的偏摆角Θ的差异变为零时，白线候选者具有最大的平行度。当成对的白线候选者中的一个白线候选者是分支道路的白线时，这些成对的白线候选者具有低的平行度。换言之，在道路上的右侧和左侧处的成对的白线候选者的平行度越低，即偏摆角Θ之间的差异增大的越多，则车道边界线识别设备20增大并行度似然。操作流程进行至步骤S14。
[0056]在步骤S14中，车道边界线识别设备20对作为分支道路的白线的似然中的一个似然的白线候选者的曲率偏差率似然进行计算。更详细地，车道边界线识别设备20对在右侧和左侧处的成对的白线候选者中的每个白线候选者的曲率P进行计算。当白线候选者在左侧处弯曲时，该白线候选者的曲率P具有正值。另一方面，当白线候选者在右侧处弯曲时，该白线候选者的曲率P具有负值。车道边界线识别设备20对在当前图像帧中白线候选者的曲率p相对于前一图像帧中的白线候选者的曲率P的变化率进行计算，也就是说，对对应于曲率偏差率似然的白线候选者的曲率P的变化率进行计算。
[0057]车道边界线识别设备20还考虑在紧接当前图像帧之前的预定数目的图像帧中的白线候选者的曲率P的偏差率。
[0058]当分支道路在本车70行驶的道路的交叉路口处从本车车道形成分支时，在该分支道路从道路形成分支的交叉路口处，白线候选者的曲率P的半径变为无穷大值。另外，在通过该交叉路口之后白线候选者的曲率的半径变小。因此，基于分支道路的白线候选者所计算的白线候选者的曲率P的绝对值在越接近分支道路的图像帧中越变得增大。另一方面，基于道路(作为本车70行驶的本车车道)的白线候选者所计算的白线候选者的曲率P的绝对值在紧接当前图像帧之前的图像帧中不单调改变。
[0059]因此，当在预定数目的图像帧中白线候选者的曲率P的绝对值单调增大时，根据示例性实施方式的车道边界线识别设备20增大白线候选者的曲率偏差率似然以便增大整合分支似然X。更详细地，当在预定数目的图像帧中白线候选者的曲率P的绝对值单调增大时，车道边界线识别设备20对白线候选者的曲率偏差率似然进行计算，使得整合分支似然X变得不小于判断阈值。操作流程进行至步骤S15。
[0060]在步骤S15中，车道边界线识别设备20对作为用于确定分支道路的白线的似然中的一个似然的能够识别的距离似然进行计算。更详细地，车道边界线识别设备20对白线候选者的直部分的长度即能够识别的长度L进行计算。该能够识别的长度L为到白线候选者的直线上的最远端的距离。
[0061]图6是示出道路上的本车车道以及在本车70的前方从该道路上的本车车道形成分支的分支道路的示意图。如图6中所示，在远离本车车道上的右侧处的由实线所指定的白线候选者的直线上的最远端的区域处未提取到边缘点。
[0062]车道边界线识别设备20对紧接当前图像帧之前的预定数目的图像帧中的能够识别的距离L的变化进行检测。当分支道路在本车的前方从本车70行驶的道路上的本车车道形成分支时，随着本车越接近分支道路，则多个图像帧中的通过使用分支道路的白线候选者所计算的能够识别的距离L变得越短。另一方面，在紧接当前图像帧之前的预定数目的图像帧中，当白线是实白线时，根据道路上的本车车道的白线候选者所计算的能够识别的距离L近似不变化，并且当白线是虚白线时，根据道路上的本车车道的白线候选者所计算的能够识别的距离L增大和减小。
[0063]当在预定数目的图像帧中白线候选者的能够识别的距离L单调减小时，车道边界线识别设备20计算能够识别的距离的似然，以便增大随后将计算的整合分支似然X。更详细地，当在预定数目的图像帧中能够识别的距离L单调减小时，车道边界线识别设备20计算能够识别的距离的似然，使得整合分支似然X不小于判断阈值。可以接受的是，车道边界线识别设备20使用预定数目的先前获得的图像帧中的一部分和当前获得的图像帧。操作流程进行至步骤S16。
[0064]在步骤S16中，车道边界线识别设备20计算整合分支似然，S卩，对在步骤S13中所计算的平行度似然、在步骤S14中所计算的白线候选者的曲率偏差率似然以及在步骤S15中所计算的能够识别的距离的似然进行整合，以计算整合分支似然X。操作流程进行至步骤S17。
[0065]在步骤S17中，车道边界线识别设备20还对在步骤S16中所计算的整合分支似然X是否不小于0.5(50%)进行检测。
[0066]当步骤S17中的检测结果指示否定(步骤S17中的“否”)时，即在步骤S16中所计算的整合分支似然X小于0.5 (50% )，车道边界线识别设备20判断出白线候选者不是分支道路的白线。
[0067]另一方面，当步骤S17中的检测结果指示肯定(步骤S17中的“是”)时，即在步骤S16中所计算的整合分支似然X不小于0.5 (50% )，车道边界线识别设备20判断出白线候选者是分支道路的白线。可以接受的是，车道边界线识别设备20使用另一值而不是使用不小于0.5(50%)的值。操作流程进行至步骤S18。
[0068]在步骤S18中，当步骤S17中的判断结果指示否定(步骤S17中的“否”)时，即指示该白线候选者不是分支道路的白线，车道边界线识别设备20不从全体白线候选者中去除该白线候选者，并且执行通常的白线识别处理。也就是说，车道边界线识别设备20判断出在右侧和左侧处的所选择的白线候选者是本车70行驶的道路上的本车车道的白线。操作流程进行至步骤S19。
[0069]另一方面，当车道边界线识别设备20判断出白线候选者是分支道路的白线时，在步骤S19中，车道边界线识别设备20从全体白线候选者中去除该白线候选者。也就是说，当成对的白线候选者中的一个白线候选者是分支道路的白线时，车道边界线识别设备20将对应于分支道路的白线的白线候选者从全体白线候选者中去除。操作流程进行至步骤S20。
[0070]在步骤S20中，车道边界线识别设备20将白线的识别结果即所计算的道路参数输出到车辆ECU。
[0071]当对在本车70行驶的道路的本车车道上的右侧和左侧处的成对的白线候选者进行识别时，车道边界线识别设备20向车辆ECU输出基于本车车道的右侧和左侧处的成对的白线候选者所计算的道路参数。
[0072]另一方面，当将白线候选者中的一个白线候选者识别为本车车道上的白线时，车道边界线识别设备20向车辆ECU输出基于白线候选者中的一个白线候选者所计算的道路参数。车道边界线识别设备20完成图5中所示的处理。
[0073]如前所述，图6示出了其中在驾驶道路的本车车道上的本车70的前方存在分支道路的情况。
[0074]图7A是示出如图6中所示的本车70行驶的道路上的本车车道的右侧处的白线候选者的能够识别的距离L相对于在本车70的前方从本车车道形成分支的分支道路的时间变化的视图。图7B是示出如图6中所示的本车70行驶的道路上的本车车道的右侧处的白线候选者的曲率P相对于在本车70的前方从本车车道形成分支的分支道路的时间变化的视图。
[0075]在图7A和图7B中，水平轴指示时间，并且根据时间流逝，白线候选者的能够识别的距离L从零移动到右侧的N，并且然后从N移动到左侧的零。另外，在图7A和图7B中，在右侧处的最接近P的点指示基于最旧的图像帧所计算的值，并且在左侧处的最接近P的点指示基于紧接当前时刻之前的图像帧所计算的值。本车70当前位于靠近分支道路处。
[0076]如图7A中所示，在从恰好在当前时间之前到当前时间计数的时间段期间，白线候选者的能够识别的距离L单调减小。此时，因为能够识别的距离的似然具有最高值并且整合分支似然变得不低于0.5，所以车道边界线识别设备20判断出在右侧处的白线候选者是分支道路的白线。
[0077]在白线候选者的能够识别的距离L单调减小之后，即使当右侧处的白线候选者在提取区域之外时车道边界线识别设备20错过右侧处的白线候选者，车道边界线识别设备20也可以基于白线候选者的能够识别的距离L已经单调减小的事实来将右侧处的白线候选者正确地识别为分支道路的白线。
[0078]另外，如图7B中清楚地示出的，在从先前时间到当前时间计数的时间段期间，白线候选者的曲率P的绝对值单调增大。此时，由于白线候选者的曲率偏差率似然具有增大的值，并且整合分支似然变得不低于0.5，所以车道边界线识别设备20判断出右侧处的白线候选者是分支道路的白线。
[0079]图8示出了其中车道边界线识别设备20未判断出分支道路的存在的情况。另一方面，图9示出了其中车道边界线识别设备20判断出分支道路的存在的情况。
[0080]在图8中所示的其中车道边界线识别设备20未判断出分支道路的存在但是实际上分支道路