Este artículo propone un algoritmo ciego robusto para la estimación de la dirección de llegada (DOA) en entornos acústicos desafiantes. El método introduce un novedoso marco de consenso de Diferencia de Tiempo de Llegada (TDOA) que identifica y filtra eficazmente los valores atípicos utilizando estadísticas de Mediana y Desviación Absoluta Mediana (MAD). Al combinar este enfoque de consenso con transformación de blanqueo y optimización de norma de Lawson, el algoritmo logra un rendimiento superior en condiciones ruidosas y reverberantes. Simulaciones exhaustivas demuestran que el método propuesto supera significativamente a los enfoques tradicionales y a alternativas modernas como SRP-PHAT y MUSIC robusto, particularmente en entornos con altos tiempos de reverberación y bajos ratios de señal a ruido. También se evalúa la robustez del algoritmo frente al ruido impulsivo y a las diversas configuraciones de arreglos de micrófonos. Los resultados muestran mejoras consistentes en la precisión de la estimación de DOA en diversos escenarios acústicos, con reducciones del error cuadrático medio (RMSE) de hasta el 30% en comparación con métodos estándar. El análisis de complejidad computacional confirma la viabilidad del algoritmo para aplicaciones en tiempo real con optimizaciones de implementación adecuadas, mostrando mejoras significativas en la precisión de la estimación en comparación con enfoques convencionales, particularmente en condiciones altamente reverberantes y bajo ruido impulsivo. El algoritmo propuesto mantiene un rendimiento consistente sin requerir conocimiento previo del entorno acústico, lo que lo hace adecuado para aplicaciones del mundo real.