Wir präsentieren Pylot, eine Plattform für die Forschung und Entwicklung autonomer Fahrzeuge (AV), die darauf abzielt, Forschern die Möglichkeit zu geben, die Auswirkungen von Latenz und Genauigkeit ihrer Modelle und Algorithmen auf das gesamte Fahrbetriebsverhalten eines AV zu untersuchen. Dies wird durch eine modulare Architektur ermöglicht, die durch unser leistungsstarkes Datenfluss-System realisiert wird. Dabei werden Komponenten des AV-Software-Pipelines (wie Objekterkennung, Bewegungsplanung usw.) als Datenflussgraph aus Operatoren dargestellt, die über Zeitstempel-basierte Nachrichten über Datenströme kommunizieren. Pylot integriert nahtlos mit gängigen AV-Simulatoren wie CARLA und ist mit minimalen Codeänderungen problemlos auf reale Fahrzeuge deploybar. Um den Aufwand für die Entwicklung einer kompletten Pipeline zur Bewertung einzelner Komponenten zu reduzieren, bietet Pylot mehrere state-of-the-art-Referenzimplementierungen für die verschiedenen Bausteine einer AV-Pipeline. Mit diesen Referenzimplementierungen ist ein auf Pylot basierender AV-Systemaufbau in der Lage, ein reales Fahrzeug zu steuern und eine hohe Bewertung im CARLA Autonomous Driving Challenge zu erzielen. Zudem präsentieren wir mehrere Fallstudien, die durch Pylot ermöglicht werden, darunter Hinweise auf die Notwendigkeit kontextabhängiger Komponenten sowie eine detaillierte zeitliche Zuordnung pro Komponente. Pylot ist Open Source, der Quellcode ist unter https://github.com/erdos-project/pylot verfügbar.