La estimación precisa del ángulo de deslizamiento lateral del vehículo es crítica para el funcionamiento efectivo de los sistemas avanzados de asistencia al conductor y las funciones de seguridad activa, como el control de estabilidad electrónico. Sin embargo, la medición directa del ángulo de deslizamiento lateral es impráctica en vehículos de producción en serie debido al alto costo de los sensores. Además, los métodos de estimación existentes a menudo ignoran el impacto de las incertidumbres del modelo en el error de estimación, lo que puede comprometer la fiabilidad de la estimación y, en consecuencia, la estabilidad del vehículo. Para abordar estas limitaciones, este artículo propone un observador de intervalo basado en un filtro de Kalman que tiene en cuenta explícitamente las incertidumbres del modelo en el proceso de estimación del ángulo de deslizamiento lateral. El método propuesto genera tanto límites superiores como inferiores del ángulo de deslizamiento lateral estimado, proporcionando una medida cuantificable de incertidumbre que mejora la robustez de los sistemas de control que dependen de esta medición. Dadas las limitaciones de los modelos de vehículos simplificados, se utiliza un modelo combinado de dinámica de rodadura y lateral del vehículo para mejorar la precisión de la estimación. La efectividad de la metodología propuesta se demuestra a través de una serie de experimentos de simulación realizados utilizando CarSim.