Los métodos visuales tienen muchas aplicaciones en problemas de robótica móvil, como la localización, la navegación y la cartografía. Algunos métodos requieren que el robot se mueva en un plano sin inclinarse. Esta suposición de movimiento planar simplifica el problema y puede llevar a resultados mejorados. Sin embargo, inclinar el robot viola esta suposición y puede hacer que los métodos de movimiento planar fallen. Por lo tanto, tal inclinación debe ser corregida. En este trabajo, estimamos la inclinación de un robot en relación con un plano de suelo a partir de imágenes panorámicas individuales. Esta estimación se basa en el punto de fuga de elementos verticales, que comúnmente ocurren en entornos interiores. Probamos la calidad de dos métodos en imágenes de varios entornos: un método en el espacio de imagen explota varias aproximaciones para detectar el punto de fuga en una imagen panorámica de ojo de pez. El método de consenso vectorial utiliza un modelo de cámara calibrado para resolver el problema de estimación de inclinación en el espacio 3D. Además, medimos el tiempo requerido en sistemas de escritorio y embebidos. Estudiamos previamente la estimación de pose visual para un robot doméstico, incluyendo el efecto de las inclinaciones. Utilizamos estos resultados anteriores para establecer estándares significativos para el error de estimación y el tiempo. En general, encontramos que los métodos son precisos y lo suficientemente rápidos para su uso en tiempo real en sistemas embebidos. Sin embargo, el error de estimación de inclinación aumenta notablemente en entornos que contienen relativamente pocos bordes verticales.