El rendimiento de los sistemas de seguridad activa de vehículos depende de la información precisa del estado del vehículo. La estimación del estado del vehículo basada en sensores a bordo ha sido popular en la investigación debido a restricciones técnicas y de costos. Aunque muchos expertos y académicos han realizado muchos esfuerzos de investigación para la estimación del estado del vehículo, los estudios que consideran simultáneamente los efectos de la incertidumbre del ruido y la perturbación de los parámetros del modelo rara vez se han reportado. En este documento, se propone un esquema integral utilizando el Filtro Kalman H-infinito extendido dual (EHinfinityKF) para estimar la velocidad del vehículo, la velocidad de giro y el ángulo de deslizamiento. Se establece primero un modelo de dinámica de vehículos de tres grados de libertad. Basándose en el modelo, el primer estimador EHinfinityKF se utiliza para identificar la masa del vehículo. Simultáneamente, el segundo estimador EHinfinityKF utiliza el resultado del primer estimador para predecir la velocidad del vehículo, la velocidad de giro y el ángulo de deslizamiento. Finalmente, se realizan pruebas de simulación para demostrar la efectividad del método propuesto. Los resultados de las pruebas indican que el método propuesto tiene una mayor precisión de estimación que el filtro de Kalman extendido.