从20世纪90年代开始,微电子机械系统技术、无线通信和数字电子学的发展促使国内外学者投入大量精力来研究无线传感网络的众多应用。在这些应用中,传感器节点的位置信息以及节点所处的室内环境信息是必不可少的。国内外学者对定位以及室内建图问题提出了众多的解决思路,取得了硕大的成果。但是,现有的算法大多适用于二维环境,并且采用集中式的方式进行计算以致于增加了硬件实现的难度。本文主要考虑三维环境下基于相对位置信息的分布式定位与室内建图问题,深入研究具有高鲁棒性、低错误率的相关算法。本文第一部分主要研究三维环境下基于相对位置信息的分布式定位算法,提出保证算法有效所需的充分条件。该算法利用拉普拉斯矩阵巧妙地将局部坐标系与全局坐标系下的位置信息进行了转换,并给出了计算有向边权重的过程。同时,本文对该分布式算法的收敛性进行了详细的证明。接着,利用Matlab对该算法进行数值仿真。该仿真从有无噪声作为出发点,通过引入噪声的干扰来验证分布式算法的鲁棒性。通过仿真结果显示,本文算法能够达到较高的定位精度,并且验证了噪声的干扰对算法的有效性没有任何影响。论文第二部分将重心放在多传感器节点的协同定位与室内建图,提出了关于二维空间下的室内建图算法和三维空间下的室内建图算法。两个算法通过引入虚拟节点的概念,将室内的反射墙转化为虚拟节点。通过本文给出的虚拟节点转换的详细过程,我们可以将协同定位与室内建图问题转换成一个带虚拟节点的单纯定位问题。同时,本文提出了解决协同定位与室内建图问题的充分条件,并给出了相应的证明。最后,通过数值仿真来验证该算法的有效性,并且简略地表明了有向边权重的选取将直接影响算法的迭代速度。