Sistemele autonome moderne necesită pipeline-uri de vizualizare fiabile, cu debit ridicat și garanții în timp real. Acest articol prezintă o arhitectură hibridă Python-Rust care utilizează memorie partajată sincronizată și introduce un model nou de comunicare între procese (IPC) cu blocare parțială, pentru a decupla modulele de percepție și a permite paralelismul fără blocaje induse de GIL. Pentru a asigura o gestionare consistentă a datelor în pipeline-urile asincrone, sistemul propus include verificări ușoare la rulare prin watchdog-uri și monitorizarea stării de sănătate (se referă la starea internă a sistemului, funcționarea componentelor, detectarea erorilor sau a problemelor înainte să afecteze procesul), evitând totodată copiile redundante de memorie prin utilizarea eficientă a bufferelor partajate. Pe platformele integrate și desktop, acest sistem oferă o accelerare de patru ori mai mare față de multiprocessing-ul simplist, reducând totodată consumul de memorie și suprasarcina de procesare. Sistemul este evaluat în diverse configurații de rulare și demonstrează aplicabilitate în condiții reale pe un vehicul autonom la scară 1:10. Arhitectura oferă o bază scalabilă pentru pipeline-uri de percepție în timp real, critice pentru siguranță, în aplicații de robotică.