架空输电线路覆盖面广且暴露在环境复杂多变的室外,容易遭受恶劣天气、山火、人畜违规活动的危害。对架空输电线路进行巡检是预防和排查电力线故障的有效方式,通过巡检可以掌握线路状态情况并快速定位异常或者故障位置,及时维修更换设备,对保障电力系统的安全和稳定运行具有重要的现实意义。以直升机和无人机为载体的电力巡线系统均采用多种传感器共同检测的方式,这种方式能保证最大的检测能力,但也造成了不必要的资源浪费和数据的冗余。另外随着传感器类型和数量增多,简单依靠人力无法完成传感器调度工作。为了解决现有巡检系统中无法自主调度各类传感器的问题,本文提出了一种架空输电线路巡检飞行机器人多传感器调度方法,达到节约计算时间,减少物理损耗,避免不必要的传感器动作,提高巡检效率,降低数据冗余,确保数据采集的完备性,提高系统可靠性与鲁棒性的目的。首先,提出一个自顶向下的多传感器调度架构,将传感器调度分为行动规划层、传感器选择层、传感器控制层三个层次,由三个不同级别的调度层来实现多传感器的调度功能,为传感器调度提供一般性的研究框架；其次,运用贝叶斯网络对传感器检测结果与巡检目标状态假设的不确定关系进行描述,建立了基于贝叶斯网络的多传感器选择模型,该模型能够在一个统一的层次结构中表述传感器与各因素之间的关系,为后续的概率推理和传感器选择调度提供基础模型。再次,以信息论中最基本的互信息为基础,综合考虑环境气象因素对传感器量测结果可靠度的影响,给出一种面向巡检任务的传感器信度分析方法,在这基础上提出一种有限成本内的传感器最优选择标准,给出基于最优化选择标准的传感器调度方法,并给出各常用的输电线巡检机载传感器的工作模式和参数控制内容。最后,本文进行了仿真实验,实验结果证明了本文方法的可行性。