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测试项目是车道线自动跟踪驾驶情况下的最大行驶速度。据介绍，最大行驶速度之所以成为衡量智能车水平的一个重要指标，是因为速度加快首先意味着对图像处理速度的要求大大提高，何克忠教授告诉记者，过去国内相关研究只能做到１００－２００毫秒处理一幅图片的速度，但是现在他们已经可以做到２０毫秒处理一幅图片的速度。高速行驶对控制系统的要求也相应提高，灵敏度差一点，反应慢一点都会造成汽车方向的很大偏差，“在开得快的情况下一秒钟就会偏出去几十米”。现在计算机的速度都在不断提高，但是关键还是要改进控制算法，提高运算速度。此外对方向盘机械传动的精密度要求也相当高，方向盘每次调整某个角度都要求恰到好处。
试车开始，车顶的摄像头拍下前方路况图像，将数据传入车内电脑中，由计算机软件指挥方向盘的运动，从而进行马路上的车道线自动跟踪驾驶。此次试车除了方向盘，油门和刹车还是由驾驶员控制。不过据介绍，该车体控制系统也包括油门控制和刹车控制，可以实现自动驾驶或遥控驾驶。
这次试车试出了每小时１５０公里的速度，而且高速行驶时方向还能保持得比较稳定，课题组的成员们都很高兴，据介绍，去年九十月间他们还只能做到每小时７０、８０公里，去年年底达到了每小时１００公里，今年年初做到每小时１２０公里，目前该智能车可以在平均时速１００公里的情况下平稳行驶。在国外的相关科技报道中，美国卡内基－梅隆大学的实验车平均速度为１０２公里，德国的国防大学做到每小时约１３０公里，意大利是每小时约１２０公里，这说明清华的ＴＨＭＲ－ⅴ在速度上已经接近国际上的先进水平，在图像处理、控制算法和机械精度上取得了一定的技术突破。
谈到这辆车的应用前景，何克忠教授告诉记者，目前，智能车要实现在城市繁忙道路上完全无人驾驶，尚有很多研究工作要做。但是通过这辆车来研究一些关键技术，并且把它们应用到实际工程中去，还是可行的。譬如ＧＰＳ在汽车定位、导航中的应用；又如多种传感器信息处理，如果将二维图像与激光雷达的信息融合起来，可以得到更确切的道路或环境的信息；传感器技术和自动驾驶技术可以实现汽车的自适应巡航，辅助人们把车开得又快又稳、安全可靠；汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚的汽车安全辅助驾驶；在仓库、码头、工厂、机关、营房、住宅区或者危险、有毒、有害的工作环境里，自动驾驶或遥控驾驶技术有着广泛的应用前景，如无人值守的巡逻监视、设备的维护修理、物料的运输、消防灭火等等，有单位曾希望他们设计出遥控驾驶的消防车。
课题组成员倪凯告诉记者，现在他们做的只是画有清晰白线的结构化道路的车道跟踪，而实际应用中有时道路的界限可能会很模糊，课题组下一步的任务是半结构化和非结构化道路的跟踪，以后还要实现智能车的换车道、超车等功能。
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