Este documento presenta un enfoque rápido y robusto para estimar la altitud de vuelo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) de múltiples rotores utilizando sensores de nubes de puntos 3D en entornos interiores desordenados, no estructurados y dinámicos. El objetivo es presentar un algoritmo de estimación de altitud de vuelo, reemplazando los sensores convencionales como altímetros láser, barómetros o acelerómetros, que tienen varias limitaciones cuando se utilizan individualmente. Nuestro algoritmo propuesto incluye dos etapas: en la primera etapa, se realiza un agrupamiento rápido de los datos de nubes de puntos 3D medidos, junto con la segmentación de los datos agrupados en planos horizontales. En la segunda etapa, estos planos horizontales segmentados se mapean en función de la distancia vertical con respecto al marco de referencia del sensor de nubes de puntos, con el fin de proporcionar una estimación robusta de la altitud de vuelo incluso en presencia de varios obstáculos estáticos y dinámicos en el suelo. Validamos nuestro enfoque utilizando el conjunto de datos Kinect de IROS 2011 disponible en la literatura, estimando la altitud de la cámara RGB-D utilizando las nubes de puntos 3D proporcionadas. Además, validamos nuestro enfoque utilizando un sensor de nubes de puntos a bordo de un UAV, mediante varios vuelos autónomos reales, cerrando su bucle de control de altitud utilizando la altitud de vuelo estimada por nuestro método propuesto, en presencia de varios obstáculos estáticos y dinámicos en el suelo. Además, la implementación de nuestro enfoque se ha integrado en nuestro marco de software de código abierto para robótica aérea llamado Aerostack.