En la última década, se ha presenciado una transformación en la industria automotriz, ya que los avances en inteligencia artificial y tecnología de sensores han continuado acelerando el desarrollo de vehículos sin conductor. Se espera que estos sistemas reduzcan significativamente los accidentes de tráfico y los costos asociados, haciendo que su integración en los futuros sistemas de transporte tenga un impacto considerable. Para explorar este campo de manera controlada y flexible, se están adoptando cada vez más plataformas de vehículos autónomos a escala para la experimentación. En este trabajo, proponemos un conjunto de metodologías para realizar tareas de conducción autónoma a través de un enfoque de co-diseño de software y hardware. El sistema desarrollado se centra en implementar una pila de software modular y reconfigurable diseñada para funcionar de manera eficiente en hardware embebido restringido, demostrando un equilibrio entre la capacidad en tiempo real y el uso de recursos computacionales. La plataforma propuesta se implementó en un vehículo a escala 1:10 que participó en el Bosch Future Mobility Challenge (BFMC) 2024. Integra una unidad de computación embebida de alto rendimiento y un conjunto de sensores heterogéneos para lograr una percepción, toma de decisiones y control confiables. La arquitectura está estructurada en cuatro capas interconectadas: Entrada, Percepción, Control y Salida, lo que permite una integración flexible de módulos y reutilización. La efectividad del sistema se validó a lo largo de los escenarios de competencia, llevando al equipo a asegurar el primer lugar. Aunque la plataforma fue evaluada en un vehículo a escala, sus principios subyacentes de software y hardware son ampliamente aplicables y escalables a sistemas autónomos más grandes.